Представьте себе ленивый воскресный полдень: вы только что закончили обед, закончили все домашние дела и решили закутаться в свое самое уютное одеяло и включить телевизор. Вы открываете приложение для потоковой передачи фильмов, такое как Netflix, Prime Video или Hulu. Здесь вам предлагается множество вариантов на выбор. Варианты фильмов варьируются от знаменитого гангстерского фильма Мартина Скорсезе «Славные парни», всегда смешного «Энни Холл» до научно-фантастического триллера «Аватар». Вы немного поразмышляете и зададите себе извечный вопрос: «На что я настроен?» Большинство из нас слишком ценит свое время и решает посмотреть наш «любимый фильм о комфорте» и расслабиться.
Неосознанно, решив посмотреть свой «комфортный фильм», вы только что лишили свой дорогой потоковый веб-сайт очень важной информации — на ваш выбор. Просматривая разные фильмы разных жанров, вы помогаете потоковой компании, обучая их систему рекомендаций вашим симпатиям и антипатиям. Их модель ценит любые новые данные, которые она получает для обработки. Эта простая теория будет положена в основу этой статьи — Системы рекомендаций в медиа и развлечениях.
Что такое системы рекомендаций?
Рекомендательная система описывается как вспомогательный инструмент, который предлагает определенный элемент (например, пост, фильм, песню, статьи) пользователю, распознавая шаблон предпочтений пользователя. Системы рекомендаций используются во многих областях, таких как электронная коммерция, потоковая передача, здравоохранение, финансы и т. д. После покупки книги на Amazon пользователи часто находят на своей домашней странице новый раздел под названием «Рекомендуется для вас». Здесь пользователи находят книги похожего жанра или автора.
Хотя до сих пор не принято решение о том, оказывают ли разделы рекомендаций положительное влияние на пользователя, несомненно то, что веб-сайты испытали огромный всплеск доходов — если действует эффективная система рекомендаций. Классический вариант использования — запуск YouTube Music. На протяжении многих лет YouTube может похвастаться самой передовой системой рекомендаций в мире технологий. Поэтому вполне логично, что их набег на потоковую передачу музыки будет чрезвычайно успешным с запуском YouTube Music. Пользователи сразу же отметили великолепие рекомендаций автозапуска по сравнению со специализированными платформами для потоковой передачи музыки. Хотя Spotify и Apple Music по-прежнему являются лидерами на рынке потоковой передачи музыки, мы уже можем сделать вывод, что инвестиции в передовые системы рекомендаций прямо пропорциональны их успеху.
