Система рекомендаций Netflix: как работает Netflix?
Как работает Netflix? Как Netflix узнает, как и какие фильмы следует рекомендовать вам, и как Netflix создает для вас персонализированную домашнюю страницу? Как фильмы отбираются в Top Trending? Если вы полностью прочитаете этот блог, только тогда вы поймете, как работают функции Netflix.
Итак, в этом блоге я расскажу вам, как работают 5 функций Netflix и как в нем используется машинное обучение. Как вы все знаете, Netflix — это потоковый сервис, у которого более 67 миллионов активных пользователей. Теперь у Netflix так много пользователей, и для каждого из этих пользователей в соответствии с рейтингом создается персонализированная домашняя страница. Эта домашняя страница разработана на основе рейтинга. Итак, как это делается? Позвольте мне объяснить, как устроена домашняя страница Netflix.
В Netflix есть 5 названий функций:
• Рейтинг и макет
• Сходства и акции
• Доказательства и поиск
• Автоматизация миниатюр
• 10 популярных функций
Итак, давайте начнем с первой функции Netflix Ranking and Layout. Позвольте мне объяснить вам первую функцию на примере. Предположим, пользователь любит смотреть комедии, а не романтические фильмы и триллеры. Так что он в основном смотрел все комедии и редко смотрел романтические фильмы и триллеры. Итак, здесь работа машинного языка заключается в том, что как только Netflix узнает, в каких фильмах заложен ваш интерес. Таким образом, рекомендации комедийных фильмов будут исключены, а количество романтических фильмов и триллеров будет сокращено. Благодаря этому рейтингу даются рекомендации и для пользователя подготавливается макет. И это домашняя страница Netflix. Вот как Netflix решает, каким пользователям рекомендовать какие фильмы.
Netflix всегда старается предоставить своим пользователям лучший опыт или наиболее ценный контент, и это может быть основано на прошлом поведении Пользователя и Истории просмотра.
Давайте теперь поговорим о следующей функции, которая называется Сходства и акции. Как только Netflix узнает о вашем интересе, он найдет похожий контент на всей платформе, после чего вас порекомендуют. Позвольте мне рассказать вам, например, какие бы рекомендации на вашем экране в Netflix «потому что вы все смотрите эти фильмы, а не хотели бы вы посмотреть и этот».
В первом случае Netflix узнал, что вас интересует, а во второй раз он будет использовать эти данные для поиска похожего контента и после этого порекомендует вас.
Теперь я собираюсь рассказать вам о следующей функции Netflix, которая называется Доказательства или поиск. Две функции, о которых я упоминал ранее, — это рекомендации на основе контента, в которых интерес рассматривается в соответствии с интересом пользователя, который пользователь получает контент, рекомендованный Netflix.
Итак, теперь я собираюсь поговорить о совместной фильтрации. Эти рекомендации в чем-то отличаются от рекомендаций по содержанию, потому что в них сделаны некоторые группы. Например, вот 3 пользователя, которым Netflix порекомендовал некоторые фильмы, теперь пользователь № 1 и пользователь № 2, но пользователь 1 и пользователь 3 заинтересованы в той же теме, а не пользователь №. 2.
Итак, что произойдет в совместной фильтрации Теперь пользователь № 1 и пользователь № 3 переместятся в группу A, а пользователь №. 2 перемещается в группу B. Итак, здесь сначала соблюдается шаблон пользователей, после чего создаются группы пользователей схожих типов после того, как Netflix рекомендует фильмы пользователям, которые их интересуют.
Теперь давайте перейдем к следующей теме, которая называется Автоматизация миниатюр. Итак, позвольте мне сказать всем вам, что бы ни происходило, вы замечали, что всякий раз, когда вы смотрите любой веб-сериал, а затем нажимаете «Продолжить», вы замечаете, что эскиз меняется, и это происходит снова и снова на этой платформе Netflix. Вы когда-нибудь замечали?
Если я говорю о примере здесь, то вы должны заметить, что когда вы видите чужие вещи, то сколько раз меняется миниатюра. Итак, почему миниатюры меняются в этом и как это работает, в чем причина многократной смены миниатюр в «Незнакомых вещах», я собираюсь рассказать вам об этом, так как вы все знаете, что миниатюра — это единственная вещь, которая делает пользователя более привлекательный. Это стратегия, чтобы поддерживать интерес людей, смотрящих этот сериал. Теперь давайте поговорим о том, как это будет работать в Netflix. Здесь также используется машинное обучение для выполнения этой задачи с помощью A/B-тестирования.
Здесь A/B-тестирование выполняется таким образом, что некоторым пользователям показываются разные миниатюры одной и той же веб-серии, а затем можно увидеть, какая веб-серия просматривается, многократно нажимая на миниатюру. Это означает, что на какую миниатюру приходится количество кликов.
Таким образом, этот метод в основном используется для привлечения большинства пользователей к популярным веб-сериалам. А также пользователи поддерживают интерес к этому веб-сериалу.
Итак, теперь давайте поговорим о последней функции под названием 10 самых популярных функций. Топ-10 популярных веб-сериалов доступны только в течение короткого периода времени, что означает, что Топ-10 популярных веб-сериалов всегда часто обновляются. выполняется Пользователем на платформе Netflix.
Видно, сколько раз этот фильм или веб-сериал просматривался за 24 часа, скольким пользователям может понравиться этот веб-сериал и сколько активных пользователей часто видели этот веб-сериал на Netflix. Сколько активных пользователей пришло за 24 часа к этому веб-сериалу?
И еще один важный момент, сколько минут просмотрен этот веб-сериал.
Это некоторые из факторов, которые определяют, какие веб-сериалы должны оставаться в топе трендов, какие топовые веб-сериалы должны отображаться в топе трендов.
Надеюсь, вам понравилось, если да, то поделитесь этой информацией с друзьями.
#технические обложки
полная ссылка: https://www.technicalcovers.com/2020/08/how-does-netflix-work.html
