Как работает система рекомендаций Netflix

Наша компания предоставляет стриминговые услуги с доступом по подписке. В рамках подписки мы также рекомендуем пользователям фильмы, сериалы и игры, которые могут им понравиться. Для этого мы создали инновационную систему рекомендаций. В этой статье механизм работы системы рекомендаций описан простым и понятным языком.

Основы

Всякий раз, когда вы пользуетесь сервисом Netflix, наша система рекомендаций пытается помочь вам найти фильм или сериал, которые вам будет интересно смотреть, или игру, в которую вы будете с удовольствием играть. Вероятность того, что вам понравятся конкретные фильм, сериал или игра, оценивается на основе множества факторов.

  • Учитываются особенности вашего взаимодействия с сервисом (например, история просмотра и оценки, выставленные другим видео и играм),

  • выбор других пользователей сервиса с похожими вкусами и предпочтениями,

  • а также характеристики самого фильма или сериала: жанр, категория, актеры, год выхода и т. д.

Помимо информации о том, что именно вы смотрите на Netflix, мы также используем данные о том, как вы это делаете:

  • в какое время суток,

  • на каких языках,

  • с каких устройств и

  • как долго.

Все эти параметры обрабатываются с помощью специального алгоритма. (Алгоритм — это описание процесса или набор правил, которым необходимо следовать при решении какой-либо задачи.) При принятии решений система рекомендаций не использует демографическую информацию (например, пол или возраст пользователя).

Если вы не видите в рекомендациях фильма или сериала, который хотите посмотреть, вы всегда можете поискать его в каталоге. Мы стараемся сделать поиск как можно более удобным и быстрым. То, какие фильмы и сериалы занимают первые места в результатах поиска, зависит от нескольких факторов, включая действия других подписчиков, которые вводили такой же или похожие поисковые запросы, наших прогнозов относительного того, что должно вам понравиться, и т. д.

Ниже мы приводим объяснение того, как работа системы меняется с течением времени. Предоставляемые Вами данные влияют на то, что мы вам предлагаем.

С чего начинает работу система рекомендаций

При создании аккаунта Netflix или добавлении нового профиля в уже существующий мы просим вас выбрать несколько фильмов или сериалов, которые вам нравятся. Они станут основой для первой подборки рекомендаций. Этот шаг не является обязательным. Если вы ничего не выберете, то для начала мы предложим вам разнообразную подборку популярных и интересных видео.

Когда вы начнете смотреть фильмы и сериалы — или играть в игры — на нашем сервисе, новые данные «перевесят» то, что вы указали изначально. И дальше, когда вы продолжите смотреть Netflix, недавно просмотренные фильмы и сериалы будут иметь в системе больший «вес», чем то, к чему вы давно не возвращались.

Ряды и ранжирование

Система рекомендаций ранжирует фильмы, сериалы и игры и размещает их на вашей стартовой странице Netflix так, чтобы вы быстрее могли найти для себя что-нибудь интересное.

На каждой странице есть несколько уровней персонализации. Например, если говорить о рядах, персонализация затрагивает следующее:

  • собственно ряд (например, «Вы не досмотрели»),

  • набор видео для наполнения ряда и

  • порядок этих видео.

То, что мы рекомендуем в первую очередь, вы увидите в первую очередь. Видео в каждом ряду отсортированы от наиболее подходящего до наименее подходящего, слева направо. Если вы выбрали в качестве основного языка сервиса арабский или иврит, то рекомендации будут отсортированы справа налево.

Как мы улучшаем систему рекомендаций

Всякий раз, когда вы смотрите Netflix, мы регистрируем, какие видео вы начали смотреть, какие досмотрели и как их оценили, и постоянно переобучаем алгоритмы в соответствии с этими новыми данными, чтобы более точно предсказывать, что может вам понравиться. Постоянный поток информации между нашими базами данных, алгоритмами и вычислительными системами позволяет нам радовать вас новыми рекомендациями, еще более актуальными и полезными.

См. страницу о конфиденциальности и безопасности, чтобы узнать информацию по многим темам.

Другие статьи по теме

Другие статьи по теме