哪里可以看蜘蛛侠电影
多年来，Netflix 投入了大量精力来优化其推荐系统，以节省用户的时间和脑力，并快速追踪任何可能让他们参与服务的电影或电视节目的路线。最长。
广告
如果统计数据有任何依据，他们已经相当成功了。绝大多数时候—— 大约 80% – 观众通过推荐发现他们的下一个 Netflix 狂欢（而不是自己搜索网站）。通常，它就在他们的个性化主页上盯着他们的脸。
然而， 你不是一个人 如果您觉得 Netflix 不太适合您。
考虑到我对 Netflix 的观看次数，他们的“推荐”电子邮件达到了亚马逊令人尴尬的糟糕程度。
— 马特·朱克斯 (@jukesie) 2017 年 8 月 6 日
Netflix 产品副总裁托德·耶林 (Todd Yellin) 表示，当我 12 年前开始在 Netflix 工作时，我们正在学习如何在个性化方面进行爬行。现在，我想说我们正处于青春期。我们仍然不完美——我们离完美还很远。我认为我们很好。我追求伟大。
但是推荐实际上是如何起作用的呢？缺陷在哪里？在下面查看我们方便的外行指南。
Netflix 推荐系统背后的理论是什么？
这里有两个主要想法——它们都来自 Netflix 通过多年来调查用户数据所学到的东西。
首先，他们知道他们的大多数用户不想浪费太多时间寻找可以观看的内容。
Yellin 说，一般人不会看数千个标题，他们会在每个给定的会话中平均看 40-50 个标题。
因此，Netflix 有一个小窗口可以激起您的兴趣，或者冒着失去注意力的风险——所以他们的主要重点是确保您登录时首先看到的是您想观看的标题。
其次，他们一路上了解到什么是用户 说 关于他们如何使用服务和他们的实际行为并不总是相关的。
很多人告诉我们，他们经常看外国电影或纪录片。但实际上，这种情况并不多见，Netflix 前产品创新副总裁 Carlos Gomez-Uribe 说。 2013 年接受《连线》采访 .
同样，他们知道你可能会选择给一部你看过一次的智能纪录片打 5 颗星，而你可能会给你今年看过四次的亚当桑德勒电影打较低的评分，或者根本没有评分.这大概是他们决定取消星级评分系统以支持竖起大拇指、竖起大拇指的模型的两个原因之一。稍后将详细介绍第二个原因。
但它是如何工作的？
简单地说：数据。
许多幸运的 Netflix 员工获得报酬，可以观看所有影片并标记出现的任意数量的定义元素。例如，像 Wall-E 这样的电影被标记如下：热情、稀疏对白、讽刺等。可以有任意数量的标签——越多越好。
然后算法开始发挥作用。您观看 Netflix 的次数越多，它就越能通过根据您正在观看的节目中的重复标签来编制配置文件来更好地了解您的口味。
所以，如果你看过漫威的杰西卡琼斯，它可能被标记为黑暗，有一个强大的女主角等等，橙色是新的黑色很可能会来到你的甲板上。
首页上的每个类别都根据您的查看行为进行个性化，将与您在不知不觉中绘制的模式相匹配的内容推送到最前面。这些算法还考虑了有关用户的特定信息——您在什么类型的设备上观看，以及您倾向于观看的时间。
如果您有兴趣了解更多信息，Yellin 制作了一个方便的解说视频 - 请在下面查看。