Funcionamento do sistema de recomendações da Netflix

O modelo do nosso negócio é o de um serviço de subscrição que oferece recomendações personalizadas para ajudar os clientes a encontrar os programas e filmes que lhes interessam. Para tal, criamos um sistema de recomendações proprietário complexo. Este artigo faz uma descrição geral do nosso sistema de recomendações numa linguagem simples.

O básico

Sempre que acede ao serviço Netflix, o nosso sistema de recomendações esforça-se por ajudá-lo a encontrar uma série ou um filme de que possa desfrutar com um mínimo de esforço. O cálculo da probabilidade de que poderá ver um determinado título do nosso catálogo é feito com base em vários fatores, incluindo:

  • as suas interações com o serviço (como o histórico de visualização e as classificações que atribui aos títulos),

  • outros membros do nosso serviço com gostos e preferências semelhantes, bem como

  • informações relativas aos títulos, como género, categorias, atores, data de lançamento, etc.

Para além de sabermos o que viu na Netflix, e para personalizarmos melhor as recomendações, também prestamos atenção a coisas como:

  • a hora a que viu,

  • os dispositivos em que vê a Netflix e

  • durante quanto tempo vê.

Processamos todos estes dados com os nossos algoritmos. (Um algoritmo é um processo ou conjunto de regras usado para resolver um problema.) O sistema de recomendações não utiliza dados demográficos (como a idade ou o sexo) no processo de tomada de decisão.

Se estiver a ver um título que não lhe interessa, tem sempre a opção de pesquisar o catálogo disponível no seu país. Tentamos fazer com que a pesquisa seja o mais fácil e rápida possível. Quando introduz um termo de pesquisa, os primeiros resultados devolvidos baseiam-se nas ações de outros membros que introduziram os mesmos termos ou termos semelhantes.

A seguir, é feita uma descrição do funcionamento do sistema ao longo do tempo e da forma como estes pedaços de informação influenciam aquilo que lhe apresentamos.

"Arranque" do sistema de recomendações

Quando cria a sua conta Netflix, ou adiciona um novo perfil à sua conta, pedimos-lhe que escolha alguns títulos de que gosta. Utilizamos esses títulos para fazer o "arranque" das recomendações que lhe iremos fazer. A escolha desses títulos é facultativa. Se optar por ignorar este passo, vamos apresentar-lhe um conjunto de títulos populares e diversificados, só para começar.

Quando começar a ver títulos no serviço, estes irão "sobrepor-se" a quaisquer preferências iniciais que nos tenha fornecido. À medida que for vendo, os títulos que viu mais recentemente passarão a ter mais peso do que os títulos que viu há mais tempo, em termos do funcionamento do nosso sistema de recomendações.

Faixas, ordenação e representação do título

Para além de escolher os títulos que são incluídos nas faixas na sua página inicial da Netflix, o nosso sistema também ordena os títulos dentro da faixa, ordenando depois as próprias faixas, recorrendo a algoritmos e sistemas complexos para lhe proporcionar uma experiência personalizada. Por outras palavras, quando vê a sua página inicial da Netflix, os nossos sistemas ordenaram os títulos de um modo concebido para que lhe seja apresentada a sequência que lhe poderá dar mais prazer.

Cada faixa tem três níveis de personalização:

  • a escolha da faixa (por exemplo, Continuar a ver, Tendências atuais, Comédias vencedoras de prémios, etc.)

  • os títulos que aparecem na faixa e

  • a ordem dos títulos.

As faixas com a recomendação mais forte são apresentadas na parte superior. Os títulos com a recomendação mais forte são apresentados da direita para a esquerda em cada faixa, a menos que tenham sido selecionados os idiomas árabe ou hebraico nos nossos sistemas, caso em que serão apresentados da direita para a esquerda.

Como melhoramos o nosso sistema de recomendações

Registamos feedback de todas as visitas feitas ao serviço da Netflix e recalibramos continuamente os nossos algoritmos com esses sinais, para melhorar a exatidão com que preveem aquilo que é mais provável que queira ver. Os nossos dados, algoritmos e sistemas informáticos trocam continuamente informações entre si para produzirem recomendações atualizadas que lhe proporcionem um produto que lhe dá prazer.

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