A última estratégia de recomendação automática é a análise semântica da experiência individual do usuário.

Trazendo da definição do dicionário para a computação, dizemos que a análise semântica de uma palavra permite a definição do seu significado a partir do contexto em que ela se encontra, ou seja, da sua relação com as outras palavras presentes na frase.

Entender a semântica é algo que é trivial para nós, humanos. Entretanto, as máquinas têm dificuldade em entender o contexto das coisas. Na verdade, os computadores têm dificuldade em entender palavras ambíguas, cujo sentido depende do contexto em que aparece.

Por exemplo, segundo o dicionário Michaelis da língua Portuguesa, a palavra manga, dentre outras definições, pode ser:

1. Parte do vestuário que cobre o braço, cingindo-o.
2. Fruta da mangueira.

Para saber de qual definição de manga estamos tratando, é necessário, portanto, que definamos o contexto de utilização da palavra. Desta forma, teríamos:

1. Tenho que cortar a manga desta camisa. (Parte do vestuário que cobre o braço, cingindo-o.)
2. Acho que esta manga está madura! (Fruta da mangueira)

É justamente neste ponto que os computadores tradicionais “travam”. Diferentemente de como acontece com os homens, as máquinas não conseguem inferir qual o contexto em que a palavra está inserida. Foi esta deficiência que motivou uma série de pesquisas na área de inteligência artificial, voltadas a fazer com que os computadores possam entender o contexto das frases.