Ar teko slinkti per „Netflix“ filmų sąrašą ir jaustis taip, tarsi žiūrėtumėte vis tas pačias rekomendacijas? Tai erzina, kai algoritmas, užuot pasiūlęs mums naujų, intriguojančių pavadinimų, pateikia vis tuos pačius pasiūlymus, dažnai jau mūsų atmestus. „Rekomendacijų burbulo“ problema yra gerai žinoma, o milžiniškos transliacijų platformų bibliotekos amžiuje ji tampa ypač opi. Šią problemą „Netflix“ nusprendė spręsti atlikdama pakeitimus, kad pagerintų naudotojų patirtį naršant savo katalogą ir plačiau atvertų duris į savo tūkstančių pavadinimų biblioteką. Juk niekas nenori praleisti paslėptų brangakmenių vien dėl to, kad algoritmas atkakliai laiko mus pririštus prie kelių gerai žinomų pavadinimų. Vienu metu net paklausiau „Netflix“ produktų vadovo apie galimybes pritaikyti platformos pagrindinio puslapio išvaizdą.
Daugiau jokių pakartojimų! Kaip veikia naujoji „Netflix“ rekomendacijų sistema?
Netflix puikiai supranta, kad įvairovė yra raktas į žiūrovų malonumą. Niekas nemėgsta žiūrėti tų pačių dalykų vėl ir vėl, net jei iš pradžių jie atrodo įdomūs. Todėl platforma sukūrė sistemą, kuri tiksliai seka mūsų sąveiką su platforma. Kiekvienas plakatas, ant kurio užvedame žymeklį, kiekviena sekundė, praleista skaitant aprašymą, yra duomenys, į kuriuos sistema atsižvelgia. „Netflix“ šiuos duomenis vadina ‚įspūdžiais‘. – tai ne kas kita, kaip informacija apie tai, kas patraukė mūsų dėmesį, net jei galiausiai nespaudėme ant pavadinimo.
Šie „įspūdžiai“ yra vertingas šaltinis, iš kurio platforma gali sužinoti apie mūsų skonį ir pageidavimus. Sistema atsižvelgia ne tik į tai, ką žiūrime, bet ir į tai, kas mus sudomino, kad ir trumpam. Taip rekomendacijos tampa tikslesnės ir labiau pritaikytos mūsų individualiam skoniui. Platforma stengiasi vengti rodyti mums tuos pačius dalykus vėl ir vėl, net jei prieš tai jiems skyrėme akimirką dėmesio. Siekiama, kad turėtume nuolatinę prieigą prie šviežių ir įvairių pasiūlymų, kad naujų filmų ir serialų atradimas taptų malonumu, o ne varginančia kova su algoritmu.
Technologinė medalio pusė, arba kaip tai veikia iš užkulisių
Netflix pabrėžia, kad bendrovė nuolat dirba tobulindama savo rekomendacijų sistemą. Ji priduria, kad tai sudėtingas procesas, kurio metu apdorojami didžiuliai duomenų kiekiai. Kiekvienas puslapio slinkimas, kiekvienas plakatas, ant kurio užvedate žymeklį, generuoja duomenis, kurie patenka į centrinę sistemą. Tada šie duomenys analizuojami ir apdorojami, o rezultatai naudojami asmeninėms rekomendacijoms kurti.
Platformoje naudojamos pažangios technologijos, pavyzdžiui, „Apache Flink“, kad būtų galima susidoroti su didžiuliu duomenų srautu ir užtikrinti, kad sistema veiktų realiuoju laiku. „Netflix“ nuolat stebi duomenų kokybę ir stengiasi tobulinti algoritmą, kad rekomendacijos būtų kuo aktualesnės. Platforma supranta, kad personalizavimas yra raktas į sėkmę, todėl investuoja didžiulius išteklius į rekomendacijų sistemos tobulinimą.
Naujas mėnuo – puikus metas apžvelgti milžinės pastangas. Vasario mėnesiui „Netflix“ parengė daug įdomių premjerų, todėl tikiuosi, kad per jas atrasime daug paslėptų brangakmenių, apie kuriuos anksčiau nežinojome. Norime daugiau įvairovės, šviežumo ir mažiau pasikartojančių pavadinimų. Ar „Netflix“ dabar pavyks pateisinti šiuos lūkesčius?
Šaltinis: antyweb.pl
Parašyti komentarą