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Netflix讓國(guó)人廣泛關(guān)注莫過(guò)于利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)“算出來(lái)”的自制原創(chuàng)劇《紙牌屋》的火爆。紙牌屋有多火，網(wǎng)上搜一下。而實(shí)際上Netflix最擅長(zhǎng)的是它非常厲害的視頻推薦算法，估計(jì)這也是Netflix作為全球十大視頻網(wǎng)站中唯一收費(fèi)站點(diǎn)的重要原因。

提到推薦算法，很容易想到搜索引擎的相關(guān)搜索推薦，各類網(wǎng)站相關(guān)推薦插件(百度的百度推薦、阿里的云推薦等)，各自網(wǎng)站開(kāi)發(fā)的相關(guān)文章閱讀推薦等，多基于關(guān)鍵詞廣泛匹配來(lái)推薦，各類在線視頻網(wǎng)站，大部分“你可能喜歡看”、“看xxx的還喜歡看”等推薦，也多根據(jù)演員、導(dǎo)演及視頻所屬標(biāo)簽等推薦。

為了打造比搜索引擎更精準(zhǔn)的推薦引擎，Netflix曾兩次公開(kāi)懸賞百萬(wàn)美元，只為提供更精準(zhǔn)的推薦算法。推薦引擎也成為Netflix的一個(gè)標(biāo)志。很多人都想要了解在浩如煙海的大數(shù)據(jù)及評(píng)分星級(jí)的背后，Netflix是如何利用其算法來(lái)向用戶作出推薦的?

Netflix個(gè)性化算法副總裁卡洛斯·葛梅茲-烏里韋(Carlos Gomez-Uribe)的一些回答整理：

1、查找相似性

通過(guò)查閱元數(shù)據(jù)找到各種各樣的相似性。比如兩部電影是不是在同一時(shí)間被創(chuàng)作的?是不是傾向于擁有相同的評(píng)分?此外，你還可以查看用戶行為——瀏覽、播放和搜索等，從而找到它們之間的相似性。

2、鑒別視頻特點(diǎn)并標(biāo)記分類

有員工專門負(fù)責(zé)以人工方式來(lái)對(duì)電視劇和電影進(jìn)行標(biāo)記。

3、個(gè)性化追蹤用戶觀看歷史

我們能知道你播放和搜索過(guò)哪些視頻，對(duì)哪些視頻進(jìn)行了評(píng)分。我們還知道你播放視頻的時(shí)間、日期和使用的設(shè)備。我們甚至還會(huì)追蹤用戶交互活動(dòng)，如瀏覽或滾動(dòng)等行為。

4、推薦引入上下文環(huán)境

在一個(gè)星期中的不同日子，在一天的不同時(shí)間段，用戶的觀看行為都會(huì)有所不同;此外，他們的觀看行為還會(huì)隨著設(shè)備的改變而有所差異，有時(shí)候甚至用戶所在的位置也會(huì)產(chǎn)生影響。

5、預(yù)測(cè)評(píng)分并非最重要指標(biāo)

問(wèn)：為什么我會(huì)在推薦中看到如此之多的三星級(jí)甚至是兩星級(jí)的電影呢?

答：人們喜歡把《辛德勒的名單》等電影的評(píng)分打得很高，而不是我喜歡看的《熱浴盆時(shí)光機(jī)》惡搞喜劇片。如果你只向用戶推薦四星級(jí)或五星級(jí)電影，并不意味著他們工作一天以后還想看那樣的電影。