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Netflix,为何能成为个性化引荐的王者?

责任编辑:佚名    新闻来源:不详    新闻日期:2018/7/23

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作者:Shady,微信大众号:ShadyDesign

注:从《纸牌屋》开端,Netflix越来越多地进入国人的视界中。关于它的用户引荐体系、“大数据剖析”等等神话和传说也有不少,本文是我在查找了一些材料后,收拾出来的Netflix的引荐思路和一些办法。过分技能的算法内容实在是hold不住,因而仅从逻辑上进行阐明。一来收拾自己的思路,二来尽或许学习些东西,共享出来欢迎各位谈论。

一、坐等风来

回忆前史,Netflix是一家典型的提早布局等风来的公司。

1997 年 8 月,在DVD机仅推出几个月后,Reed Hasting和Marc Randolph创建了Netflix,并在 1998 年 3 月上线了全球第一家线上DVD租借商铺。以仅 30 名雇员拿下了 925 部电影,这简直是其时一切的DVD电影存量。

1999 年他们推出了全新的按月订阅的形式,用户第一次有机遇享受到没有过期罚款、没有运费、手续费等等一系列烦人的东西的服务。比较Netflix之前运用的单部电影租借的方法,新形式对用户愈加友爱,所以Netflix凭借着这个形式敏捷在职业里树立起了口碑,老旧的单部影片租借形式也于 2000 年与世长辞。

随后的 2001 年,由于DVD机价格越来越低,成为当年圣诞节成为最受欢迎的礼物之一,Netflix也在 2002 年坐上了这趟快车,用户量得到了巨幅增加。这是Netflix创建四年迎来的第一个风口,现在看来不得不感叹其眼光之独特。

2005 年,他们发现尽管没有高清内容,但Youtube的流媒体服务(可简略了解为在线播映)依然非常受欢迎,所以抛弃了自己的硬件产品Netflix Box转入其间,于 2007 年上线了流媒体服务。而跟着日后网络带宽的提高和费用的下降,占有了先发优势的Netflix又一次收成了巨大增加。

2006 年,一项名为Netflix Prize的算法大赛横空出世,Netflix拿出 100 万美元奖金让开发者们为他们的优化电影引荐算法。到 2012 年第四季度,Netflix已在全球具有 2940 万订阅用户。

2012 年,Netflix开端测验克己内容,并于 2013 年推出《纸牌屋》,高明的内容质量和一次放出整季内容的发行方法,让它瞬间风行全球。

本年 4 月,Netflix的全球订阅用户到达1. 25 亿,服务逾越 190 个国家和区域。到今天,它的市值逾越迪士尼成为全球互联网企业排名第六的公司。

回忆Netflix这 21 年的前史,好像每一次转型的机遇和方向都是如此精确,以至于有些“自可是然”地达到今天的高度。可是假如咱们透过现象看实质,从万变中找不变的话,有一件事必定会被说到——个性化引荐。乃至能够说,“个性化引荐”就像Netflix克己的鼓风机,第三个风口是他们自己造出来的。

没有清晰的材料阐明Netflix在做邮递租借DVD的时分有没有引荐机制。但他们的确从最开端的时分,就非常重视数据,并开端搜集用户数据了:他们会在邮递的信封里附上问卷让用户给电影打分。这些打分数据是之后Netflix引荐体系的重要柱石之一。

“个性化引荐”一向都是Netflix的杀手锏,数据堆集和算法研制的提早让它在这方面简直是不可被逾越的,时至今天用户在Netflix上观看的80%内容都是由引荐而来的。

二、解构好莱坞

Netflix的引荐体系之所以能够如此高效地达到方针,我以为最大的理由是他们教会了“让机器懂电影”。在一篇名叫<How Netflix Reverse Engineerd Hollywood>的文章中(由Alexis C. Madrigal于 2014 年宣布)。作者从Netflix的引荐分类动身,解说了他们是怎样解构好莱坞进而去给用户做引荐体系的。

在Netflix的主页中你会看到一行一行的电影,每一行是一个分类,官方叫它altgenre,或者说“微分类”,每个分类中是一系列的电影。这些分类和电影都是为你量身引荐的。

在这些分类中有一些非常精准、非常有意思的标题:情感充分的反体系纪录片(Emotional Fight-the-System Documentaries)、根据现实的皇室剪影(Period Pieces About Royalty Based on Real Life)、 80 年代的外国凶恶电影(Foreign Satanic Stories from the 1980s)。

那么这些类型是怎样来的呢,作者Alexis做了一件很绝的作业:

他把Netflix的一切分类全爬了下来,共有 76897 个分类之多。并且将这些分类的用词和语法做了深化剖析,还自己开发了一个“类型生成器”,生成出了和Netflix类似的成果。他乃至给出了公式:区域+形容词+类型+故事根底+拍照地+年代+关于(什么的内容)+合适年龄段(Region… + Adjectives… + Noun Genre… + Based On… + Set In… + From the… + About… + For Age X to Y)。

但看到这儿,咱们仅仅看到了Netflix解构好莱坞的成果,那么这一切是从哪里开端的呢?

2006 年,Netflix产品副总裁Todd Yellin带领一票工程师用数月时刻写了一份长达 24 页的名为《Netflix量子论》(Netflix Quantum Theory)的文档。专门叙述怎样用“微标签”(microtag)拆解电影。

这份文档的意图是作为练习手册,让不同的人对微标签有相同的了解,以确保能够体系性地、规范一致地解构上千部电影。现在这份手册现已扩展到了 36 页。

这份 36 页的练习手册叙述了怎样给一部影片的性暗示内容、血腥程度、浪漫等级、乃至情节总结等元素评级。文档还解说了怎样给影片结局打标签、给首要艺人的“社会承受度”打标签、给每部影片的浪漫程度打标签,更重要的是,每个标签都有从 1 到 5 的评级。

以《超胆侠》电影为例,标签会包括“四个首要人物”,至于其间Matt Murdock这个人物,会有艺人名、人物名、他很“英豪”(heroic)、是个律师等等。

Netflix便是用这样的方法,解构了简直一切的电影,用精密、精确的微标签和评级教会引荐体系去知道电影、解读电影。

更令人称道的是,给Netflix打标签真的是一份作业。Netflix组建了一只团队,付钱让他们看电影一起给这些电影打上标签。有功德的媒体采访到了一位“标签员”(tagger),让他叙述给Netflix打标签是一种什么样的体会,非常有意思。

三、解构用户

2012 年前后,Netflix的引荐体系阅历了一次严重的战略改动,官方技能博客以名为<Netflix Recommendations: Beyond the 5 stars>的文章(分为1、 2 两部分)论述了这种改动的来龙去脉:

在邮递租借DVD的年代,Netflix能够取得用户的评分,可是用户观看电影的进程对途径是隐形的。可是跟着流媒体事务的展开,Netflix总算有机遇看到用户的更多方面。所以他们知道到:

Everything is a Recommendation.”——一切都是引荐。

由这一主意催生出的,是愈加详尽、深化的用户引荐。

Netflix的官方文档中把自己称为“走运”,由于他们有许多的相关数据和能够把这些数据应用到产品中的人才。

以下是Netflix用来优化引荐体系的数据源:

  • 数以百万计的用户评分数据(tagins),并且每天还在以百万量级增加;

  • 作为算法基准线的项目热度(item popularity);

  • 包括时长、时刻、设备类型的数百万播映数据(stream plays);

  • 用户每天会想自己的列表(queue)中增加数百万项目;

  • 每个项目下丰厚的元数据(metadata);

  • 每个项意图展现方位(presentation)和作用;

  • 用户的交际数据(social);

  • 百万级的用户查找数据(search terms);

  • 来自外部(external data)的票房或影评数据;

  • 当然,实际上用到的数据还远不止这些。

除了和影片相关的数据外,用户数据是Netflix引荐体系的另一重要柱石。

转型流媒体后,用户的一切行为悉数在途径内完结,这给了Netflix查询用户的绝佳环境,他们不仅仅知道用户看过什么,乃至知道他们是怎样看的:什么时分看的,看了多长时刻,在哪里暂停,在哪里重复,在哪里封闭等等,这些行为数据无一不是用户喜爱的表现。

经过剖析这些行为数据,和解构好莱坞得来的影片数据进行匹配,让Netflix的引荐精度越发精确。

四、引荐新姿态:个性化海报引荐

上一年Netflix推出了一项新的引荐功用:个性化海报引荐,具体来说便是“不同的用户看到的同一个电影的引荐海报是不一样的”。假如你喜爱动作戏,则或许你看到的海报是片中的打架局面,假如你喜爱片中某个主演,那么你看到的是以他为主角的海报。

这一功用的源头相同是对电影内容和用户喜爱的解读。以为地去发明更多的“一见钟情”,进一步提高了引荐体系的功率。

五、Netflix的自省

1.从官方文档泄漏中的信息来看,长久以来Netflix尽管对算法非常依靠,但也意识到它的缺乏,这种缺乏或许是一切的算法都躲不开的——“越引荐越类似”。因而Netflix的算法中非常重视“不同”(adversity)。别致、多样性、新鲜度,都是引荐中考虑的要素。

极力帮用户去“发现”爱好,这也是Netflix的引荐方针之一。

2.关于前边说到的个性化海报引荐,官方特别地阐明晰对它的忧虑:不期望它变成“骗”用户看电影的功用,也便是说要极力把这个功用控制在一个度里,说白了便是不“标题党”,为了让用户去看某个电影而强行用海报蛊惑他。

六、跋文

就在我写这篇文章的前几天,Netflix又做出了两个重要改动:1. 把五星点评体系改为“喜爱/不喜爱”的点评体系;2. 取消了影片下的谈论功用。

关于这两个改动网上有些解读,但我还没想清楚,就不追这个热点了。

关于Netflix可说的还有许多,最近他们还推出了另一个官方博客:Netflix Research,加上原有的the Netflix Tech Blog,有爱好的各位能够重视一下。

参考材料:

  • <Netflix Recommendations: Beyond the 5 stars (Part 1)>:https://medium.com/netflix-techblog/netflix-recommendations-beyond-the-5-stars-part-1-55838468f429

  • <Netflix Recommendations: Beyond the 5 stars (Part 2)>:https://medium.com/netflix-techblog/netflix-recommendations-beyond-the-5-stars-part-2-d9b96aa399f5

  • < How Netflix Reverse Engineered Hollywood>:https://www.theatlantic.com/technology/archive/2014/01/how-netflix-reverse-engineered-hollywood/282679/

  • <Netflix tagging: Yes, it’s a real job>:https://www.washingtonpost.com/news/arts-and-entertainment/wp/2015/06/11/netflix-tagging-yes-its-a-real-job/?noredirect=on&utm_term=.51f470d15c18

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