Netflix 是如何打造超強大推薦影片系統 分析過往觀看記錄收服用戶的心

Netflix 是如何打造超強大推薦影片系統 分析過往觀看記錄收服用戶的心
▲Netflix 可以分析使用者過往觀看記錄推薦可能想看的影片。(圖/翻攝自雷鋒網,下同)

【原文:《視頻網站的推薦總雜亂無序,Netflix是怎麼做得貼心的?》,作者:,智慧機器人網編輯整理】

文、圖/雷鋒網

而通過這次百萬大獎賽,Netflix 升級了自家網站的算法,在工程師中塑造了財大氣粗的大公司形象,發掘了無數優秀算法人才,可謂一舉多得。更重要的是,它向用戶普及了」推薦「這個概念,並在用戶心目中將推薦這個概念與 Netflix 網站划上了等號,從此用戶使用 Netflix 時對它的推薦系統有了更直觀的價值參照物——一百萬美金,天然產生信任感和參與感,不可不謂高明之至。

下面,就讓我們看看,Netflix 耗時三年開發、花費百萬、吸引無數業界精英關注的推薦系統都有哪些特性。

為每個用戶建立畫像

打開 Netflix,首先彈出的是角色選擇窗口,通過一句親切的詢問」who’s watching「,netflix 迅速定位到用戶的年齡、性別、過去看過的視頻,甚至好友信息,並據此產生一個瀑布流主頁,結合獲取到的信息為用戶推薦符合口味的影片和電視劇。

讓用戶知道為什麼而推薦

Netflix 推薦系統中一個非常重要的特性就是」推薦理由「,在每個推薦板塊中,用戶能夠清楚地知道為什麼獲得這些推薦結果。這些理由都是些口語化的句式,比如:「因為你看過**」,「我們猜你喜歡**」等等。這個舉措不但會給用戶帶來信任感,還會鼓勵他們更積極地參與到推薦互動中來,給予更多有效反饋。

注重多樣性

如果認為 Netflix 的推薦就是一行一行視頻海報組成的瀑布流,那你就錯了,它的推薦綜合了多種形式,並且很注重多樣性。同一個首頁中,不僅會根據用戶曾經看過什麼、也許會有的喜好推薦,netflix 還專門開闢區域,為用戶推薦當天或當周最熱的視頻-即 topN 為用戶推薦。這些舉措在最大限度滿足用戶喜好的同時,為發現更多用戶喜愛影片提供了可能。

利用好友鏈

Netflix 鼓勵使用 Facebook 登陸,因為一個 Facebook 帳號在帶來用戶身份特徵的同時,還有一項非常重要的作用,那就是它所關聯的好友圈,這個圈就是用戶的網際網路社交圈,所謂物以類聚人以群分,通過好友們正在觀看的視頻,能更準確地推算用戶喜好。

Genre 系統

這是 Netflix 最強大,也是最核心的推薦理念之一。這些「基因「可以廣泛如」喜劇「、」正劇「這些包括成千上萬的分類概念,也可以細分如」80 年代的時間旅行科幻電影「這種主題。每個基因下限制一個影片集合,再按照影片本身屬性與該基因吻合程度排序。

一個用戶會看到什麼樣的基因內容呢?這個就要結合前面所有特徵:用戶角色、瀏覽歷史、多樣性、好友信息等等,再糅合保證讓用戶有足夠新鮮感的更新特徵,最終選擇合適的 Genre 展現在用戶面前。在用戶瀏覽每個基因下的影片時,Netflix 還會採取手段吸引用戶為基因的合理性打分。

相似度系統

Netflix 除了 top N 和 Genre 系統外,還有一個重要的推薦形式,被 Netflix 穿插在推薦系統中,那就是相似度推薦。這個相似度推薦可以是兩個影片的相似度,也可以是兩個用戶的相似度,它可以出現在播放頁里,也會出現在搜索結果中,甚至首頁 timeline 中,作為一個 Genre 出現。

推薦系統發展到現在,已經是一個擁有無數工程師、眾多分支共同發展的成熟體系,它在大部分網站中也均有應用。以上提到的種種特性,可以說是凡有推薦網站都會或多或少採用的推薦措施。

但是 Netfilx 推薦系統的強大之處在於它的將這些特性完美地綜合在了一起,在主頁上你會看到 topN 型的推薦,也會看到 Genre 型推薦,還會看到根據歷史的相關推薦,但它同時保持了介面的簡潔,每個推薦都有適當的理由,讓你一眼就知道它為什麼會出現在 timeline 里。這正符合了推薦的作用:讓用戶最快最簡便地找到所需信息。

結語

最後,讓我們揭開懸念,看看價值百萬美金的算法究竟是什麼樣子:獲勝團隊 BPC 的算法的高明之處在於考察了用戶評級數據中的時間和「頻率」,用戶在為影片打分時往往帶有情緒影響,而情緒是與時間有關的。

另外,用戶的口味也許隨著時間的變化而變化。對比一位用戶五年之前的打分和他最近的打分,肯定他最近的打分更為準確地反映了他當前的好惡標準,在決定他明天可能喜好哪些電影時所起的作用更大。於是 BPC 團隊就研究用戶評分的結果與他們打分的時間以及頻率之間的關係,建立了相關性模型。

比如用戶在周一和周五在打分時所用的標準有差異,有些用戶在周日的情緒最好,這時所打的分數比平時偏高。通過這樣的分析,他們能更精確地發現用戶對電影的喜好口味,進而對他們打分的規律預測得更為準確。

據我所知,Netflix 已經發布了第二次百萬大獎賽的懸賞,這一次,這個以傳統 DVD 租賃開始,卻以先進推薦技術笑傲群雄的網站,又會給我們帶來什麼驚喜呢,讓我們拭目以待。

熱門標籤

留言

延伸閱讀