Как работает технология рекомендательного движка в онлайн-кинотеатрах?

Технология рекомендательного движка в онлайн-кинотеатрах работает на основе анализа данных. www.cableman.ru naked-science.ru Система определяет интересы и предпочтения пользователей, анализируя явные и неявные отзывы о контенте. www.cableman.ru

Явные отзывы (оценки, лайки/дизлайки) помогают системе понять, какой контент пользователю понравился или не понравился. www.cableman.ru Неявные отзывы — это все действия, которые пользователь совершает во время взаимодействия с контентом (клики, просмотры, покупки и т. д.). www.cableman.ru На основе сравнительного анализа этих данных система делает вывод о пользовательских интересах. www.cableman.ru

Для алгоритма рекомендаций 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

Исходя из проанализированных данных, искусственный интеллект ранжирует весь контент на платформе и выгружает наиболее подходящих кандидатов в начало ленты рекомендаций. naked-science.ru

Также рекомендации адаптируются под устройства пользователя: для их построения учитывается популярность фильмов на каждом устройстве, а также ширина экрана и возможности по воспроизведению определённых типов видео. www.cableman.ru