花费百万的Netflix推荐系统,有那些值得借鉴的特性

字体大小,可以调大哦: [] [] []

2006年,一家通过租用传统DVD影片发迹的网站netflix宣布了一个消息:他们将举办一次大赛,第一个能够将该网站推荐效果提升10%的团队将会获得100万美元的奖金。

  • 如何在网上赚钱
  • 消息甫一公布,世界各地的团队无不踊跃参与,纷至沓来。最终,历经三年时间,前后一百八十多个团队的较量,一支名叫“BPC”的团队率先突破障碍,以10.06%的改进效果获得了这份百万大奖。他们算法是怎么做到的呢,让

  • 心情感悟
  • 我们留个悬念,文章结尾再做说明。
    而通过这次百万大奖赛,netflix升级了自家网站的算法,在工程师中塑造了财大气粗的大公司形象,发掘了无数优秀算法人才,可谓一举多得。更重要的是,它向用户普及了“推荐”这个概念,并在用户心目中将推荐这个概念与netflix网站划上了等号,从此用户使用netflix时对它的推荐系统有了更直观的价值参照物——一百万美金,天然产生信任感和参与感,不可不谓高明之至。
    下面,就让我们看看,netflix耗时三年开发、花费百万、吸引无数业界精英关注的推荐系统都有哪些特性。
    为每个用户建立画像
    打开netflix,首先弹出的是角色选择窗口,通过一句亲切的询问”who’s watching“,netflix迅速定位到用户的年龄、性别、过去看过的视频,甚至好友信息,并据此产生一个瀑布流主页,结合获取到的信息为用户推荐符合口味的影片和电视剧。
    让用户知道为什么而推荐
    Netflix推荐系统中一个非常重要的特性就是”推荐理由“,在每个推荐板块中,用户能够清楚地知道为什么获得这些推荐结果。这些理由都是些口语化的句式,比如:”因为你看过**“,”我们猜你喜欢**“等等。这个举措不但会给用户带来信任感,还会鼓励他们更积极地参与到推荐互动中来,给予更多有效反馈。注重多样性
    如果认为netflix的推荐就是一行一行视频海报组成的瀑布流,那你就错了,它的推荐综合了多种形式,并且很注重多样性。同一个首页中,不仅会根据用户曾经看过什么、也许会有的喜好推荐,netflix还专门开辟区域,为用户推荐当天或当周最热的视频-即topN为用户推荐。这些举措在最大限度满足用户喜好的同时,为发现更多用户喜爱影片提供了可能。利用好友链
    Netflix鼓励使用facebook登陆,因为一个Facebook账号在带来用户身份特征的同时,还有一项非常重要的作用,那就是它所关联的好友圈,这个圈就是用户的互联网社交圈,所谓物以类聚人以群分,通过好友们正在观看的视频,能更准确地推算用户喜好。
    Genre系统
    这是netflix最强大,也是最核心的推荐理念之一。这些“基因”可以广泛如“喜剧”、“正剧”这些包括成千上万的分类概念,也可以细分如”80年代的时间旅行科幻电影“这种主题。每个基因下限制一个影片集合,再按照影片本身属性与该基因吻合程度排序。
    一个用户会看到什么样的基因内容呢?这个就要结合前面所有特征:用户角色、浏览历

    网上赚钱本文来自:.
    欢迎转载,转载请注明本文链接: 花费百万的Netflix推荐系统,有那些值得借鉴的特性:http://www.tkgao.com/whseo/5603.htm
    云钊博客转载请注明本文出处谢谢!

    标签:
    更多
    不好意思,评论已被关闭!