netflix提供了其推薦引擎的詳細資訊，稱它引導了75%的觀眾
Netflix在其部落格上釋出了其推薦引擎探索的第一部分。該公司在硬資料和演算法方面提供的內容很少（第二部分承諾了這些內容），但書面報告確實強調了網站上有多少不同的內容是“推薦”。演算法需要組成的不僅僅是“前十名”名單，還有頭版上那些不同型別的作品，每一排電影的排列順序，以及哪些電影與其他片名相似。這也不僅僅是一些靜態列表；Netflix表示，它專註於保持結果的新鮮性，並將推薦電影的地點和順序多樣化。如果你全家都在同一個賬戶上看電影，那麼為不同家庭成員量身定製的電影就會出現，為每個人提供選擇。而那些古怪的推薦型別，如“20世紀80年代富有想象力的時間旅行電影”，看起來它們將繼續存在——該公司的資料顯示，一個會員堅持這項服務的可能性與它將這些特定型別的電影放在網頁上的位置有多高有著直接的關係。
該公司表示，目前其客戶對該系統非常有信心，以至於會員觀看的所有電影中有75%來自推薦。如果所有這些關於推薦引擎的討論都讓你想起了2006年開始的Netflix大獎賽，那麼你會感興趣地聽到百萬美元的獲獎作品還沒有以任何方式實施。事實證明，在Netflix的大規模應用上使用該系統會太耗時、太昂貴，而到頒獎時，該公司已經將重點從DVD轉向流媒體，這需要一種完全不同的推薦工具。
- 發表於 2021-04-21 21:55
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