Dit is hoe die aanbevelingsalgoritme van Netflix werk

Sodra ons op die bank val en op die Lean-Back-Mode klik, dan is die keuse van die regte streaming inhoud regtig moeilik. Wat wil u regtig vandag doen? Gelukkig is daar ‘n kleurryke mengsel van voorgestelde video’s, kategorieë en u eie dophoulys wat ons nou sal help. Is daar regtig net nog een vraag: Op watter reëls is hierdie aanbevelingalgoritme gebaseer?

Die amptelike weergawe

Die Netflix-hulpsentrum sê: “Hoe meer u Netflix gebruik, hoe beter kan ons ons voorstelle aanpas by u belangstellings.” Hierdie stelling suggereer aanvanklik dat die algoritme uitsluitlik deur ons visie opgelei word en die beoordelings wat aan ons oorbly om meer en meer dieselfde aan te beveel. Maar dit is nie die geval nie.

In ‘n sekere mate speel individuele films, reekse en dokumentêre films nie regtig so ‘n groot rol nie, maar wel die genres waaraan hulle opgedra is. En Netflix ken nie net eenvoudige genre-titels soos “sci-fi” nie. Die sleutelwoord is so gefragmenteer in sub-genres dat daar selfs tussen ‘alien sci-fi per book template’ en ‘gekritiseerde sci-fi uit die 80’s’ onderskei word. Al met al sal die stroomdiens met ‘n indrukwekkende 30.000 kategorieë spog, wat fyn dopgehou sal word. Hier kan u selfs die kodes deurwerk vir al die sub-genres.

vertoning

Cluster-analise in plaas van ware verpersoonliking

Natuurlik weet Netflix ook dat niemand dag vir dag slegs een van hierdie sleutelwoorde deurkyk nie. Proe is uiteindelik uiteenlopend! En dus begin die algoritme met die werklike werk: met behulp van ‘n groepontleding word gekyk na watter groepe mense verkies watter genre meng. Die data van al 150 miljoen Netflix-gebruikers word eintlik hiervoor gebruik – maar slegs anoniem beoordeel. Per slot van rekening gaan patroonherkenning nie meer oor die smaak van die individu nie. Selfs al tree Netflix steeds op:

Elke gebruiker beland in ‘n menigte belanghebbendes vir wie inhoud aanbeveel kan word op grond van geïdentifiseerde stroompatrone. Die werk is egter nog nie gedoen met die vertoon van ‘n enkele film of reeks binne hierdie genre-mengsel nie. Nou probeer die algoritme om die beste kleinkiekies met A-B-toetse te identifiseer. Byvoorbeeld, groepe wat verkies om films te vertolk met vroue in hoofrolle, sal waarskynlik ook van die motiewe van Rachel, Monica en Phoebe voorsien word in die reeks ‘Vriende’. Dit maak nie saak of dit tot ‘n valse verwagting lei nie – omdat dit glad nie gevra word nie.

Data-gedrewe produksie besluite

Die ontwikkeling van nuwe oorspronklikes en die besluit oor die voortsetting daarvan is ook nie toevallig nie. Omdat Netflix net so ‘n gedrewe benadering is. Produseer wat gesien word (vermoedelik). Die statistieke wat ingesamel is, is byvoorbeeld die hoeveelheid terugtrekkings waaruit groepe bestaan, die tydintervalle tussen die afsonderlike episodes of dele, sowel as die voorkeurtyd en die platform wat gebruik word om te besigtig.

Hierdie detail-obsessie is nie verbasend nie, want suksesvolle oorspronklikes bepaal of ‘n gebruiker ‘n lang tyd as ‘n betalende klant sal bly en dus die sukses van die onderneming. Die neiging om oorspronklikes tussen al die aanbevelings te korrespondeer, is groot. Hierdie benadering is waarskynlik die grootste uitdaging van Netflix.

Die einde van die kans

Want soos ons reeds opgemerk het in ons veranderings aan die stromende landskap in 2019, is die bestaande lisensie-ooreenkomste tussen Netflix en die groot filmstudio’s geleidelik uitgefaseer. En sodra dit klaar is, sal Netflix slegs hul eie eksklusiewe titels hê. Maar ondanks al die euforie oor suksesvolle reekse soos ‘Stranger Things’ en films soos ‘Bird Box’: Is net minder as 320 titels (sien ‘n lys van alle Netflix-produksies op Wikipedia) uiteindelik voldoende om ‘n gemiddeld-uiteenlopende smaak te dek?

Volgens Kelly Luegenbiehl (Netflix se vise-president van Creative International Originals), blaai gebruikers elke keer deur ongeveer 40 titels (!) Voordat hulle oor die inhoud besluit. Na agt stromingsaande, maar die keuse moet nie verby wees nie. Want selfs die gevorderdste algoritme vir aanbevelings help nie verder nie.

Laat 'n boodskap

Jou e-posadres sal nie gepubliseer word nie. Verpligte velde word met * aangedui