Kad geras filmas rekomendacijos gali atrodyti kaip kažkas, kad būtų reikalaujama instinktas ar emocijų. Pavyzdžiui, jei galite rekomenduoti filmą, kurį mačiau draugui, galite atsižvelgti į tai, kaip filmas padarė manote, jūsų skonį ir jūsų draugo skonį. Netflix rekomendacijas, kita vertus, yra visi matematikos. "Netflix atitinka jūsų žiūrėjimo ir reitingų istorija su žmonėmis, kurie turi panašias istorijas. Jis naudoja tuos panašius profilius nuspėti, kurios filmus esate linkę mėgautis. Štai ką šios rekomendacijos tikrai yra - prognozės, kurios filmai jums patinka
Šios prognozės remiasi algoritmais ir statistika.. Jis prasideda suderintu filmus tarpusavyje, o ne atitikimo žmones filmų, nes yra daug mažiau pavadinimai bibliotekoje, nei yra Netflix abonentai. Kad rungtynes, kompiuteris: Rīga,
- ieško CineMatch duomenų žmonėms, kurie paliko įvertinimą patį filmą - pavyzdžiui, " sugrįžimas Jedi "
- Nustatoma, kurie iš tų žmonių, kurie taip pat įvertino antrą filmą, tokių kaip " Matrica "
- Apskaičiuoja statistinę tikimybę, kad žmonės, kurie patiko " Džedajaus Sugrįžimas " taip pat norėtų " Matrix "
- tęsia šį procesą sukurti koreliacijų modelis tarp abonentų reitingai įvairių filmų
Dažnai šie spėjimai padaryti logine prasme. Netflix "klientas, kuris suteikia du filmus " Žiedų valdovas " trilogija penkių žvaigždučių greičiausiai patiks trečią filmą, taip pat. Tačiau Netflix vartotojai, kurie praleidžia daug laiko, vertinusių savo filmus ir žiūri į savo rekomendacijas gali rasti keletą stebinančių koreliacijas. Taip yra todėl, algoritmai, kurie nuolat rekomendacijoje sistema veikia nebūtinai turi ką nors bendro su sklypo ar dauguma. Vietoj to, jie turi daryti su kitų abonentų nuomos ir įvertinimai istorijų
Pasak vieno straipsnio į ". New York Times ", " Ši rekomendacija sistema iš esmės pasikeitė žmonių filmo pageidavimus. Jis davė nepriklausomus spaudai ir filmus, kurie nebuvo sėkmingas kasose platesnį platinimas [šaltinis: "New York Times]
