Как работает рекомендательная система онлайн-кинотеатров?

Рекомендательная система онлайн-кинотеатров работает на основе алгоритмов, которые анализируют зрителя и его поведение, а также весь контент на сайте. tproger.ru

Для алгоритма важны два типа данных: trends.rbc.ru

1. Исторические. trends.rbc.ru Дают информацию о просмотрах контента конкретным пользователем или людьми, максимально похожими на пользователя (кто, когда и где посмотрел, сколько времени ушло на просмотр, сколько было повторных просмотров, досматривали ли до конца). trends.rbc.ru
2. Демографические. trends.rbc.ru Представляют собой социально-демографическую информацию о пользователях: пол, возраст, сферу деятельности и место жительства. trends.rbc.ru

Как правило, рекомендации включают три типа фильтрации: trends.rbc.ru

1. Коллаборативная. trends.rbc.ru На основе действий пользователя его классифицируют по определённой категории. trends.rbc.ru Затем алгоритм идентифицирует действия других людей из той же категории или похожей категории и предлагает контент для просмотра. trends.rbc.ru
2. На основе содержимого (контентная). trends.rbc.ru Такие механизмы работают в соответствии с описанием элементов и предпочтениями пользователя. trends.rbc.ru В рекомендациях отображаются ключевые понятия, которые потребитель ранее использовал при поиске контента. trends.rbc.ru Например, если он смотрел комедийные шоу, то ему порекомендуют другие программы в этом жанре. trends.rbc.ru
3. Гибридная. trends.rbc.ru Эта модель объединяет в себе методы двух предыдущих. trends.rbc.ru Самый популярный гибридный подход — двухуровневая модель. trends.rbc.ru Сначала в ней работает коллаборативная фильтрация, которая отбирает небольшое число кандидатов, а затем их ранжирует гораздо более мощная контентная модель. trends.rbc.ru

Упрощённо построение рекомендаций выглядит так: www.cableman.ru

1. В момент открытия страницы клиентское приложение запрашивает рекомендации у рекомендательной системы. www.cableman.ru
2. Система идёт в хранилище за данными, которые нужны для её работы. www.cableman.ru
3. Полученные данные прогоняются через обученные рекомендательные модели, которые и строят рекомендации фильмов. www.cableman.ru
4. Полученные фильмы могут подвергаться дополнительной фильтрации, которая учитывает различные бизнес-правила (учёт возраста пользователя) или особенности устройства (ширину экрана, доступность контента на устройстве). www.cableman.ru
5. Отфильтрованный список фильмов передаётся в клиентское приложение, которое отображает их пользователю. www.cableman.ru

Чем больше качественных данных о пользователе, контенте и взаимодействие пользователя с контентом доступно рекомендательной системе, тем лучше она понимает интересы пользователя и тем точнее рекомендует ему контент. www.cableman.ru