В чем особенности работы рекомендательных систем в онлайн-кинотеатрах?

Особенности работы рекомендательных систем в онлайн-кинотеатрах заключаются в следующем:

• Анализ данных. trends.rbc.ru Система извлекает информацию об интересах пользователя из событий просмотра контента, просмотра постеров фильмов и покупок. www.cableman.ru Также используются исторические данные о просмотрах контента конкретным пользователем или людьми, максимально похожими на него (кто, когда и где посмотрел, сколько времени ушло на просмотр, сколько было повторных просмотров, досматривали ли до конца). trends.rbc.ru Ещё одна категория данных — демографическая: пол, возраст, сфера деятельности и место жительства. trends.rbc.ru
• Обучение рекомендательных моделей. www.cableman.ru Обогащаясь знаниями из различных справочников, например информацией о дате производства фильма или актёров, которые там снимались, эти данные используются для обучения рекомендательных моделей. www.cableman.ru Анализируя данные, модели учатся идентифицировать паттерны интересов пользователя и затем строят рекомендации на их основе. www.cableman.ru
• Адаптация рекомендаций под устройство. www.cableman.ru Для построения рекомендаций учитывается популярность фильмов на каждом устройстве, а также ширина экрана устройства и возможности по воспроизведению определённых типов видео. www.cableman.ru

Также в онлайн-кинотеатрах могут использоваться гибридные системы, которые сочетают в себе свойства двух перечисленных рекомендательных систем. esj.today