😍 2022-06-28 12:50:22 – 巴黎/法国。
推荐系统在向我们提供内容方面有越来越多的优势,因为它们往往是正确的。 但是,推荐是如何工作的,在这种情况下来自 Netflix?
当你决定编辑一部电影或连续剧时,很多时候你会想到的问题是:我现在看到了什么? 正是这个问题很难解决,以至于有时我们会浪费太多时间来选择(如果我们能够做出决定的话)。
这就是为什么今天,每个人都想要一个平台 流 智能能够了解他们的喜好和品味,而无需简单地在自动驾驶仪上操作。 从 Netflix 到亚马逊 Prime, 推荐系统变得越来越重要,因为它们每天都与用户直接(通常在幕后)交互。
以 Netflix 为主要流媒体平台 流 在西班牙,尽管目前正在进行所有伟大的战斗,但该平台显示了非常精确的建议,甚至根据用户修改了该系列的插图。 但 这个系统是如何工作的?
Netflix 推荐系统包含各种算法方法,例如强化学习、神经网络、因果模型、概率图模型、矩阵分解……等等。
正是这些系统是由数百名工程师开发的 基于多个因素分析数百万用户的习惯。 每次用户访问 Netflix 服务时,推荐系统都会根据几个因素(观看时间、互动、观看次数最多的类型……)估计用户看到特定标题的可能性。
有了这一切, 这些是平台推荐系统考虑的一些关键点。
在 HBO Max、Netflix、Disney + 和 Prime Video 上看到 7 个三部曲和完整的传奇(或几乎)
1. 您的观看记录: 这似乎是能够构建个性化推荐的最简单方法。 就是你在平台上看到的那些都被它收集起来,然后准备一个具体的推荐列表。
不要想念你, Netflix 始终观看您观看的内容。 您甚至可以上传您的观看历史记录,以查看您过去观看的内容和时间。
2. 你的素质: 许多人不认为这个因素是相关的,我们打赌你想要的很多人甚至不使用它。 好吧,这真的很有用,不仅对平台有用,对你也有用。 所以你看重一个系列或一部电影,Netflix 会为你提供一件事或另一件事。
如果仅将您所看到的内容作为参考,则可能会导致错误,因为您可能不喜欢周末看的那部电影,但您只是为了娱乐而完成了它。 给它评分不好,剩下的交给 Netflix。
3.其他口味相同的用户最喜欢的标题: 这一点很简单。 通常,看过适合您口味的某个系列或电影并且还被与您相似的人评为高分的人会出现在您的菜单中。
Netflix 工程总监 Xavier Amatriain 指出,收集的数据“ 被输入各种算法,每种算法都针对不同的目的进行了优化。 从广义上讲,我们的大多数算法都是基于相似的观看模式代表相似的用户品味的假设。 »
如果您喜欢《老友记》、《黑道家族》或《权力的游戏》等系列,HBO Max 的目录中包含它们以及更多内容。
4. 职称信息: 您还可以根据他们的信息在您的个人资料上看到一个标题。 正是Netflix非常聪明,并且考虑到了标题的详细信息,例如发行年份,演员,类别,流派等。
“查看元数据,你可以发现节目之间的各种相似之处。 它们是在同一时间创建的吗? 他们往往有相同的排名吗? 您还可以检查用户在浏览、游戏、搜索中的行为。 »阿马特里安解释道。
5. 一天中的时间、您使用的设备和位置: 最后,我们在推荐过程中强调了这些非常相关的方面。 这听起来可能很奇怪,但 Netflix 考虑到了所有这些,因为 在一天中的不同时间和不同设备上观看时,行为会有所不同。
位置也会影响推荐。 如果其他人对您所在地区的电影评价很高,您的建议中也可能会看到相同的内容。
这一切都始于您创建帐户时。 对于每个新用户,Netflix 都会要求您选择要观看的影片。 这些标题最初用于以后的推荐。 随着观众继续观看, 推荐由最近查看的标题以及上面列出的因素提供支持。
让我们添加最后一点,直到 2012 年,Netflix 的首席数据科学家 Mohammad Sabah 似乎已经放弃了该平台也使用您的网络搜索的想法。 然而,这当然不是 100% 已知的。
来源: 评论 新闻
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