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Netflix讓國人廣泛關注莫過于利用大數據分析技術“算出來”的自制原創劇《紙牌屋》的火爆。紙牌屋有多火，網上搜一下。而實際上Netflix最擅長的是它非常厲害的視頻推薦算法，估計這也是Netflix作為全球十大視頻網站中唯一收費站點的重要原因。

提到推薦算法，很容易想到搜索引擎的相關搜索推薦，各類網站相關推薦插件(百度的百度推薦、阿里的云推薦等)，各自網站開發的相關文章閱讀推薦等，多基于關鍵詞廣泛匹配來推薦，各類在線視頻網站，大部分“你可能喜歡看”、“看xxx的還喜歡看”等推薦，也多根據演員、導演及視頻所屬標簽等推薦。

為了打造比搜索引擎更精準的推薦引擎，Netflix曾兩次公開懸賞百萬美元，只為提供更精準的推薦算法。推薦引擎也成為Netflix的一個標志。很多人都想要了解在浩如煙海的大數據及評分星級的背后，Netflix是如何利用其算法來向用戶作出推薦的?

Netflix個性化算法副總裁卡洛斯·葛梅茲-烏里韋(Carlos Gomez-Uribe)的一些回答整理：

1、查找相似性

通過查閱元數據找到各種各樣的相似性。比如兩部電影是不是在同一時間被創作的?是不是傾向于擁有相同的評分?此外，你還可以查看用戶行為——瀏覽、播放和搜索等，從而找到它們之間的相似性。

2、鑒別視頻特點并標記分類

有員工專門負責以人工方式來對電視劇和電影進行標記。

3、個性化追蹤用戶觀看歷史

我們能知道你播放和搜索過哪些視頻，對哪些視頻進行了評分。我們還知道你播放視頻的時間、日期和使用的設備。我們甚至還會追蹤用戶交互活動，如瀏覽或滾動等行為。

4、推薦引入上下文環境

在一個星期中的不同日子，在一天的不同時間段，用戶的觀看行為都會有所不同;此外，他們的觀看行為還會隨著設備的改變而有所差異，有時候甚至用戶所在的位置也會產生影響。

5、預測評分并非最重要指標

問：為什么我會在推薦中看到如此之多的三星級甚至是兩星級的電影呢?

答：人們喜歡把《辛德勒的名單》等電影的評分打得很高，而不是我喜歡看的《熱浴盆時光機》惡搞喜劇片。如果你只向用戶推薦四星級或五星級電影，并不意味著他們工作一天以后還想看那樣的電影。