視頻網站怎么優化引薦信息？看過視頻網站都知道，有的網站引薦總雜亂無序，該怎么優化呢？下面我們來看看Netflix作為成功案例，Netflix耗時三年開發、花費百萬、招引很多業界高手重視的引薦體系都有哪些特性
而經過這次百萬大獎賽，Netflix晉級了自家網站的算法，在工程師中刻畫了財大氣粗的大公司形象，開掘了很多優秀算法人才，可謂一舉多得。更主要的是，它向用戶遍及了”引薦“這個概念，并在用戶心目中將引薦這個概念與Netflix網站劃上了等號，從此用戶運用Netflix時對它的引薦體系有了更直觀的價值參照物——一百萬美金，天然發生信任感和參與感，不可不謂高超之至。
下面，就讓咱們看看，Netflix耗時三年開發、花費百萬、招引很多業界高手重視的引薦體系都有哪些特性。
為每個用戶樹立畫像
翻開Netflix，首要彈出的是人物挑選窗口，經過一句親熱的詢問”who’s watching“，netflix敏捷定位到用戶的年紀、性別、曩昔看過的視頻，乃至老友信息，并據此發生一個瀑布流主頁，聯系獲取到的信息為用戶引薦契合口味的影片和電視劇。
讓用戶知道為何而引薦
Netflix引薦體系中一個非常主要的特性即是”引薦理由“，在每個引薦板塊中，用戶能夠清楚地知道為何取得這些引薦成果。這些理由都是些口語化的句式，比方：“由于你看過**”，“咱們猜你喜歡**”等等。這個舉措不光會給用戶帶來信任感，還會鼓舞他們更積極地參與到引薦互動中來，給予更多有效反應。
重視多樣性
如果以為Netflix的引薦即是一行一行視頻海報構成的瀑布流，那你就錯了，它的引薦歸納了多種形式，而且很重視多樣性。同一個主頁中，不只會依據用戶從前看過啥、或許會有的喜歡引薦，netflix還專門開辟區域，為用戶引薦當天或當周最熱的視頻-即topN為用戶引薦。這些舉措在最大極限滿足用戶喜歡的一同，為發現更多用戶喜歡影片供給了或許。
運用老友鏈
Netflix鼓舞運用Facebook登陸，由于一個Facebook賬號在帶來用戶身份特征的一同，還有一項非常主要的效果，那即是它所有關的老友圈，這個圈即是用戶的互聯網社交圈，所謂物以類聚人以群分，經過老友們正在觀看的視頻，能更精確地計算用戶喜歡。
Genre體系這是Netflix最強壯，也是最中心的引薦理念之一。這些“基因“能夠廣泛如”喜劇“、”正劇“這些包含不計其數的分類概念，也能夠細分如”80年代的時刻游覽科幻影片“這種主題。每個基因下約束一個影片調集，再依照影片自身特點與該基因吻合程度排序。
一個用戶會看到啥樣的基因內容呢?這個就要聯系前面一切特征：用戶人物、閱讀前史、多樣性、老友信息等等，再糅合確保讓用戶有滿足新鮮感的更新特征，最終挑選適宜的Genre展示在用戶面前。在用戶閱讀每個基因下的影片時，Netflix還會采納手法招引用戶為基因的合理性打分。
類似度體系
Netflix除了top N和Genre體系外，還有一個主要的引薦形式，被Netflix穿插在引薦體系中，那即是類似度引薦。這個類似度引薦能夠是兩個影片的類似度，也能夠是兩個用戶的類似度，它能夠出如今播放頁里，也會出如今查找成果中，乃至主頁timeline中，作為一個Genre呈現。
引薦體系開展到如今，現已是一個具有很多工程師、很多分支共同開展的老練體系，它在大多數網站中也均有使用。以上說到的各種特性，能夠說是凡有引薦網站都會或多或少選用的引薦辦法。
可是Netfilx引薦體系的強壯的地方在于它的將這些特性完美地歸納在了一同，在主頁上你會看到topN型的引薦，也會看到Genre型引薦，還會看到依據前史的有關引薦，但它一同堅持了界面的簡練，每個引薦都有恰當的理由，讓你一眼就知道它為何會出如今timeline里。這正契合了引薦的效果：讓用戶最快最簡潔地找到所需信息。
結語
最終，讓咱們掀開懸念，看看價值百萬美金的算法終究是啥姿態：取勝團隊 BPC 的算法的高超的地方在于考察了用戶評級數據中的時刻和“頻率”，用戶在為影片打分時通常帶有心情影響，而心情是與時刻有關的。
另外，用戶的口味或許隨著時刻的改變而改變。比照一位用戶五年之前的打分和他近來的打分，肯定他近來的打分更為精確地反映了他當時的好惡規范，在決議他明日或許喜歡哪些影片時所起的效果更大。所以 BPC 團隊就研討用戶評分的成果與他們打分的時刻以及頻率之間的聯系，樹立了有關性模型。
比方用戶在周一和周五在打分時所用的規范有區別，有些用戶在周日的心情最佳，這時所打的分數比平常偏高。經過這么的分析，他們能更精確地發現用戶對影片的喜歡口味，進而對他們打分的規則預測得更為精確。
據我所知，Netflix現已發布了第2次百萬大獎賽的賞格，這一次，這個以傳統DVD租借開端，卻以領先引薦技能笑傲群雄的網站，又會給咱們帶來啥驚喜呢，讓咱們拭目而待。
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