Что вы хотите посмотреть сегодня?
Как работает система рекомендаций в онлайн-кинотеатрах? Рассказываем на примере KION.
Вряд ли мы кого-нибудь удивим, если скажем, что контент для конкретных пользователей подбирает искусственный интеллект. ИИ начинает трудиться уже после регистрации нового зрителя в KION — первые рекомендации опираются на его пол, возраст и город. Система постоянно обучается и подстраивается под киномана, а рекомендации со временем становятся более персонализированными.
Объясним максимально просто.
Каждому фильм или сериалу присваиваются свои признаки:
информация о контенте (год, жанр, режиссёр, страна производства и т. д.);
информация о видеоряде (например, наличие тех или иных предметов на видео и т. д.);
взаимодействие пользователей с контентом (клики, просмотры и т. д.).
Из них ИИ составляет вектора.
Без обид, но каждого пользователя тоже можно представить в виде вектора с информацией о том, куда он кликал, что и сколько смотрел, что выключал, а что досматривал до конца. А ещё — с данными о его возрасте, поле и месте проживания.
Главная задача ИИ — сопоставить вектор пользователя с векторами контента и предложить зрителю самый подходящий вектор. В этом ему помогают самые разные алгоритмы — от простых до невероятно сложных. Все они предсказывают, как зритель отреагирует на определённый вектор. Чем больше реальных реакций уже собрано, тем точнее прогноз.
Что самое сложное в работе ИИ? Сбор «правильных» данных пользователей, которые могут повысить точность рекомендаций. На него тратится 90% всего времени!
Конечно, промахи иногда случаются у всех. Вы когда-нибудь получали совершенно неподходящие и неуместные кинорекомендации?