Эротические рассказы

Netflix. Инсайдерская история компании, завоевавшей мир. Джина КитингЧитать онлайн книгу.

Netflix. Инсайдерская история компании, завоевавшей мир - Джина Китинг


Скачать книгу
компании, направляя клиентов от самых популярных фильмов к менее известным, которые им также понравились бы.

      В результате механизм рекомендаций взял на себя задачи редакционной группы по определению того, какие фильмы показывать на определенных тематических веб-страницах, вместо человеческой интуиции используя машинную логику. При рассмотрении того, какие фильмы показывать потребителям, программа учитывала несколько критериев: сколько копий у нас в наличии? Какие фильмы продаются на более выгодных финансовых условиях? Был ли это новый релиз?

      В конце концов они решили, что алгоритм должен выбирать те фильмы, которые хотел бы посмотреть каждый клиент в отдельности, и отображать их на персонализированных страницах, наличие которых предвидел Рэндольф. Они быстро поняли, что чем лучше Netflix сможет предугадать потребительский спрос, тем лучше они смогут регулировать инвентарные запасы.

      Оказалось, что сделать точные прогнозы ужасно сложно, поскольку инженеры сначала не могли математическим путем определить, почему людям нравится фильм определенного режиссера или с определенным актером, но не нравится, казалось бы, схожий фильм с теми же актерами и съемочной группой. Несколько их инженеров, включая Хастингса, пытались решить проблему с различных точек зрения. Наконец Хастингс привлек математиков, чтобы те помогли сформулировать основополагающие алгоритмы.

      Они назвали систему рекомендаций Cinematch и запустили ее в январе 2000 года в рекламе «Фильмы для двоих», в которой обещали парам помочь найти общий язык при выборе фильмов. Вместо того чтобы использовать свой первоначальный подход – присваивать каждому фильму определенные черты и пытаться найти похожие фильмы, Cinematch создала группы клиентов из людей, которые поставили фильмам примерно одинаковые оценки.

      С помощью системы пятизвездочных рейтингов Cinematch отмечала совпадение вкусов некоторых подписчиков, а затем показывала фильмы, высоко оцененные членами кластера, другим людям из той же группы, которые еще не брали их в прокат и не давали им оценку на сайте Netflix.

      Механизм рекомендаций ежечасно просматривал инвентарные запасы Netflix, чтобы учесть, сколько копий каждого фильма у них есть, прежде чем дать рекомендацию. Рейтинг «Неинтересно» быстро отсеивал аномалии: например, детские фильмы, которые клиент иногда брал в прокат для своего внука, или аниме-фильм, однажды запрошенный для выполнения домашнего задания.

      Cinematch на самом деле была построена на базе электронной концепции поиска соответствий, взятой у несчастного сайта Reel.com, где клиенты могли ввести имя любимого актера или название фильма и увидеть список похожих картин. Интернет-каталог Reel.com, состоящий из 85 000 VHS-фильмов, в дополнение к сравнительным характеристикам фильмов, имел: синопсис; возрастные ограничения для фильмов, содержащих эротические сцены и сцены насилия, и кинематографические рейтинги; краткое изложение отзывов; ссылки на фильмографию звезды и режиссера. Руководители студии называли его «полноценным электронным


Скачать книгу
Яндекс.Метрика