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国内视频网站的榜样:Netflix与它的精准推荐算法

2013-08-09
烧钱争版权、认爹等收购,无疑是国内视频行业的发展现状。然而也许专注于内容分发、多平台无缝连接、精准推荐个性定制才是视频网站真正的出路。Netflix和它的精准推荐算法,是值得学习的对象。一起来看专访。

Netflix

猎云网8月9日报道(编辑:辰羽)

如今,国内互联网流媒体服务已经成了兵家必争之地。烧钱争版权、认爹等收购,无疑是国内视频行业的发展现状。面对新的技术浪潮,惶恐不安的传统视频服务提供商,把精力完全放在了炒作上,很少有人能冷静地思考如何应对行业与用户习惯的变迁。事实证明,专注内容制作与分发、提供精准推荐机制、多平台无缝对接,也许才是视频网站的生存发展之道。

相比之下,外国的同行们似乎比我们做得更好。以下是《连线》杂志对美国流媒体服务网站Netflix的采访。该公司的两位高管重点强调了Netflix是如何通过升级算法,来实现精准推荐机制的。猎云网全文编译,希望可以为这个喧嚣纷乱的行业,带来一些有价值的理性思考。

如果你对上个世纪60年代的《星际迷航》感兴趣,那么它可以自动为你推荐同类型的《碟中谍》系列;如果你喜欢的是《神秘博士》,那么它也可以为你奉上英国版的《魔性人心》;如果以上都让你觉得提不起精神,而你只爱看《杀出个黄昏》这种类型片,那么它还会贴心地在你的个人主页上,添加一行分类标签:“有视觉冲击力的暴力、探险题材影片”。

先来卖个关子,看看以下这些提示,你是否能猜出它的名字呢?

这是美国一家美国著名的视频网站,总部位于硅谷,目前有800名专业工程师;

除了出售正版DVD业务之外,它主要为用户提供在线订阅视频观看服务;

与其它同类型网站不同,它拥有强大的推荐机制,通过收集用户相关使用数据,可以实现精准推送;

据悉,该公司共计出售40亿张DVD,而今年第一季度它提供了高达40亿小时的流媒体服务。

我想你已经猜到了,它就是Netflix。

近年来,随着在视频行业竞争的加剧,Netflix等老牌流媒体网站正在经历严峻的考验。据NetflixQ2财报显示,该公司二季度营收为10.7亿美元,高于去年同期的8.89亿美元;净利润为2900万美元,比去年同期的600万美元大幅增长3.8倍。对于一个视频网站来说,尽管影响发展的因素很多,可Netflix的基于大数据进行的精准推荐机制,是其扭转颓势的有力手段之一。《连线》杂志采访了该公司的创新和个性算法部门副总裁Carlos Gomez-Uribe,以及工程总监Xavier Amatriain。两人在采访中重点谈论了Netflix是如何通过升级算法,“控制”用户的观影行为的。

问:你们是如何进行精准推荐的?

答:尽管人与人之间存在巨大的差异,可如果仔细分析,还是会发现我们人类存在很多共通之处。比如,在某一特定时间,大多数人总是会选择观看同一类型的节目。Netflix可以收集用户的观看数据,分析用户的习惯,并通过科学的算法得出用户之间共通的东西。打个比方说,喜欢著名导演阿尔莫多瓦(曾导演影片《关于我母亲的一切》)的用户,可能会因为个人的兴趣喜欢他的不同电影,可是在我们看来,喜欢同一位导演的用户完全可以被归为一类。

问:拥有了庞大的数据不等于可以做到精准的分类。你们对于不同视频的分类和特点是如何进行划分的?

答:这方面还主要是采用传统人工的方式。我们有一个40多人的团队,手动进行视频分类标签的撰写和添加工作。当然,这些员工大多数都是自由职业者。此外,Netflix上的所有视频介绍和评级,都来自于电视和电影爱好者,其中很多人还具有相关娱乐行业的工作经验。尽管这种人工方式会存在个人偏见,可我们会对其进行培训,并且他们的职业素养很高。

问:从DVD出售到专注于在线流媒体服务,在这一过程中,你们的推荐服务有什么变化吗?

答:我们的感觉是难度更大了。原先通过邮递等方式进行DVD出售等业务时,用户实际发生的购买行为,可以让我们快速而准确的了解用户的需要。而如今,在流媒体服务时代,观看过程中的随意性很强。一个用户不喜欢的视频,可能在播放两秒钟之后,就被关掉了。这样一来,我们很难像以前那样,轻而易举地收集用户的反馈信息。另外, 很多用户也不了解反馈互动的重要性,因而,他们也懒得参与其中。

问:那么,曾经作为视频网站基石的预先评价,是否变得没有意义了呢?

答:恐怕是这样的。从为用户提供更加精准、流畅的观看体验来看,科学的算法远比那些评价重要的多。

问:你的意思是说,Netflix可以追踪我所有的观看行为?

答:基本上可以。用户在Netflix上观看视频,我们可以收集到用户的所有行为数据。无论是你看过什么、搜索过什么,亦或是你仅仅浏览过什么,它都会被记录下来。当然这些数据仅仅是为了用于之后的预算。通过分析,Netflix可以对用户的每一个行为的目的进行优化梳理。说的具体一点,通过算法,我们可以针对用户之间共同的东西进行分类总结。针对于相同兴趣的用户,我们会推荐同一类型的视频。通过庞大的数据整理,Netflix可以推断出每一位用户的需要。.

问:对于同一个人来说,不同的时间段推荐的内容会不会是完全一样的?

答:这个不会。我们已经在算法中加入了时间因素。Netflix会根据不同的时间段,分别为用户推送不同的视频节目。此外,我们还能够根据地域的不同,推送相关的本地视频。虽然这种互动推荐机制存在着较大的技术难题,可我们希望未来Netflix可以做得更好。

问:为什么Netflix会给我推荐一些三星、或者评级更低的视频?

答:我必须澄清一个事实,萝卜青菜,各有所爱,那些评级偏低的视频未必就是你不喜欢的。很显然,不同用户的喜好不同,Netflix的推荐机制是根据数据分析和科学算法决定的。它只会推荐它认为用户需要的视频,而不是为用户推荐评级高的视频。

问:反正我们是逃不过Netflix的数据收集了?!

答:呵呵,我想是的。很多用户告诉我们,他们在Netflix上经常看的是外国电影或纪录片。可事实上,根据数据显示,用户观看频繁的恰恰不是那些东西。

问:对于某个视频来说,处在不同的网页位置,会对用户的观看行为造成影响吗?

答:位置决定流行程度。我们发现,越是靠近顶部的视频,越是容易被用户播放。此外,那些处在页面上方的视频,也是观看最频繁的。

问:Netflix的推荐机制与其它网站的最大区别是什么?

答:Netflix与其它网站最大的不同在于,它将推荐机制作为提供优质服务的基础。在eBay上,90%的推荐信息是来自于其搜索行为的。而在Netflix上,我们首先会为用户进行精准的推荐。搜索功能是在推荐失败之后,用户才会选择的方式。

问:你认为目前Netflix推荐算法中存在的局限是什么?

答:也许是推荐中的内容还不够全面吧。由于视频数量的限制和算法的不完善,有时用户可能找不到感兴趣的同类型视频。

Via:Wired

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