在Netflix开始**自己的程序之前，它花了很多时间强调自己的推荐软件，这些算法可以让你了解自己的品味，并从公司的目录中推荐出完美的标题。在过去的几年里，这一特点逐渐淡出了人们的视线，被原创内容、艾美奖提名以及迅速的全球扩张所掩盖。

然而，如今，Netflix的推荐再次成为焦点。到目前为止，你得到的建议都是基于你住的地方。美国人看到的动作片或喜剧片的建议是基于北美其他人喜欢的。展望未来，瑞典的动漫迷将看到基于世界各地动漫迷观看习惯的推荐，同样的原则将适用于每一类推荐影片。这听起来是一个相对较小的变化，但实际上对于一个核心技术来说，这是一个不稳定的转变，该公司已经推迟了一段时间，这一转变已经酝酿了一年，有将近70名工程师参与。

Netflix一直使用的区域性方法是一种权宜之计，以防止本地目录差异影响推荐算法。”Netflix产品创新副总裁卡洛斯•戈麦斯•乌里韦（Carlos Gomez Uribe）表示：“我们非常担心，当我们从一个国家和一个目录中提取数据时，运行我们知道的算法效果会很好，如果我们在目录不同的地方进行尝试，建议会非常糟糕。”，建议重新设计的领导者。一对Netflix工程师在今天发表的博客中详细解释了这个问题：

The dystopian Sci-Fi movie "Equilibrium" might be available on Netflix in the US but not in France. And "The Matrix" might be available in France but not in the US. Our recommendation models rely heavily on learning patterns from play data, particularly involving co-occurrence or sequences of plays between videos. In particular, many algorithms assume that when something was not played it is a (weak) signal that someone may not like a video, because they chose not to play it. However, in this particular scenario we will never observe any members who played both "Equilibrium" and "The Matrix". A basic recommendation model would then learn that these two movies do not appeal to the same kinds of people just because the audiences were c***trained to be different. However, if these two movies were available to the same set of members, we would likely observe a similarity between the videos and between the members who watch them. From this example, it is clear that uneven video availability potentially interferes with the quality of our recommendati***.

然而，区域模式产生了一系列新的问题。每次Netflix在一个新的领域推出产品时，它都试图在不了解客户的情况下提出建议。为了正常工作，这个软件需要一个庞大的数据集来处理。否则，推荐会受到与服务交互的少数用户的严重影响。如果在马达加斯加注册的前十几个人中，有几个怪人碰巧一天晚上看了笔记本，第二天看了《老男孩》，那么，这个国家的推荐系统会认为这两部电影是很好的搭配。为了解决这个问题，Netflix的推荐团队基本上必须完成为其机器保留的工作。”当我们在新市场——瑞典、德国、法国，以及我们以前的任何一个市场——推出产品时，我们不得不花大量时间手动调整建议，”Gomez Uribe说。

一旦网飞内部明确表示将大幅扩张其业务领域，推荐团队决定咬紧牙关，取消区域推荐。该团队花了一年时间创建了一个全球推荐系统，该系统利用了整个订阅者群体的口味图，同时考虑了地区目录的差异。

是时候咬紧牙关了

自从CES推出全球扩张计划以来，新系统实际上已经上线，尽管当时并未公开宣布。例如，当首批12名客户在澳门注册时，他们收到了美联储的推荐信，这些推荐信将他们最初的选择与世界各地的客户已经确定的目标进行权衡。如果他们看了关于食物的纪录片，他们就会被引导去观看反映从迈阿密到莫斯科的美食电影。对于已经建立了口味图的地区，Netflix现在将把这种地方风味放在全球推荐的基础上，一旦每个国家产生足够的数据让算法产生准确的结果，这种情况就会发生。”戈麦斯·乌里韦说：“即使我们在一个小岛上启动，第一个注册的人，在他们开始浏览电影的那一刻，我们也可以开始为他们提供更个性化的推荐。”。

Netflix的下一个大挑战是语言

Netflix的下一个大挑战是语言。如今，Netflix有21种语言版本，但并不专门收集用户母语的信息。”Netflix的工程师在今天的博客中写道：“目前，一个成员所理解的语言以及理解程度还没有明确定义，因此我们需要从辅助数据和查看模式中推断出来。”。在对推荐进行排名时，Netflix是应该显示最佳匹配，还是应该以最适合该用户的语言显示最佳匹配？今天的声明并没有包括任何专门针对语言的新建议，但Netflix表示，在优化算法解决这一问题的过程中，它确实在该领域进行了现场测试。

我问戈麦斯·乌里韦，新的推荐算法是否会尝试根据文化差异调整其建议。例如，一部关于希特勒的喜剧会在西班牙、德国和以色列之间上演，这会对推荐产生怎样的影响。他反驳说：“我们非常清楚，不同的文化以不同的方式看待**和暴力。我们面临的部分挑战是，我们不想去猜测一种文化将如何解释某些东西。“当算法运行出错时，Netflix可能会冒犯一些客户，并产生一些标题。但这些都是成功带来的问题。”CEO里德•黑斯廷斯（reedhastings）今年在CES上宣布扩张计划时表示：“各国对什么样的内容合适持不同态度。”全球潜力既是一种乐趣，也是一种挑战。”