国内视频网站的榜样：Netflix与它的精准推荐算法

如今，国内互联网流媒体服务已经成了兵家必争之地。烧钱争版权、认爹等收购，无疑是国内视频行业的发展现状。面对新的技术浪潮，惶恐不安的传统视频服务提供商，把精力完全放在了炒作上，很少有人能冷静地思考如何应对行业与用户习惯的变迁。事实证明，专注内容制作与分发、提供精准推荐机制、多平台无缝对接，也许才是视频网站的生存发展之道。

相比之下，外国的同行们似乎比我们做得更好。以下是《连线》杂志对美国流媒体服务网站Netflix的采访。该公司的两位高管重点强调了Netflix是如何通过升级算法，来实现精准推荐机制的。猎云网全文编译，希望可以为这个喧嚣纷乱的行业，带来一些有价值的理性思考。

如果你对上个世纪60年代的《星际迷航》感兴趣，那么它可以自动为你推荐同类型的《碟中谍》系列；如果你喜欢的是《神秘博士》，那么它也可以为你奉上英国版的《魔性人心》；如果以上都让你觉得提不起精神，而你只爱看《杀出个黄昏》这种类型片，那么它还会贴心地在你的个人主页上，添加一行分类标签：“有视觉冲击力的暴力、探险题材影片”。

先来卖个关子，看看以下这些提示，你是否能猜出它的名字呢？

这是美国一家美国著名的视频网站，总部位于硅谷，目前有800名专业工程师；

除了出售正版DVD业务之外，它主要为用户提供在线订阅视频观看服务；

与其它同类型网站不同，它拥有强大的推荐机制，通过收集用户相关使用数据，可以实现精准推送；

据悉，该公司共计出售40亿张DVD，而今年第一季度它提供了高达40亿小时的流媒体服务。

我想你此项目在猎云网投融资平台进行融资想你90后最爱的游戏化情侣社交应用已经猜到了，它就是Netflix。

近年来，随着在视频行业竞争的加剧，Netflix等老牌流媒体网站正在经历严峻的考验。据NetflixQ2财报显示，该公司二季度营收为10.7亿美元，高于去年同期的8.89亿美元；净利润为2900万美元，比去年同期的600万美元大幅增长3.8倍。对于一个视频网站来说，尽管影响发展的因素很多，可Netflix的基于大数据进行的精准推荐机制，是其扭转颓势的有力手段之一。《连线》杂志采访了该公司的创新和个性算法部门副总裁Carlos Gomez-Uribe，以及工程总监Xavier Amatriain。两人在采访中重点谈论了Netflix是如何通过升级算法，“控制”用户的观影行为的。

问：你们是如何进行精准推荐的？

答：尽管人与人之间存在巨大的差异，可如果仔细分析，还是会发现我们人类存在很多共通之处。比如，在某一特定时间，大多数人总是会选择观看同一类型的节目。Netflix可以收集用户的观看数据，分析用户的习惯，并通过科学的算法得出用户之间共通的东西。打个比方说，喜欢著名导演阿尔莫多瓦（曾导演影片《关于我母亲的一切》）的用户，可能会因为个人的兴趣喜欢他的不同电影，可是在我们看来，喜欢同一位导演的用户完全可以被归为一类。

问：拥有了庞大的数据不等于可以做到精准的分类。你们对于不同视频的分类和特点是如何进行划分的？

答：这方面还主要是采用传统人工的方式。我们有一个40多人的团队，手动进行视频分类标签的撰写和添加工作。当然，这些员工大多数都是自由职业者。此外，Netflix上的所有视频介绍和评级，都来自于电视和电影爱好者此项目在猎云网投融资平台进行融资爱好者活动组织服务的京东，其中很多人还具有相关娱乐行业的工作经验。尽管这种人工方式会存在个人偏见，可我们会对其进行培训，并且他们的职业素养很高。

问：从DVD出售到专注于在线流媒体服务，在这一过程中，你们的推荐服务有什么变化吗？

答：我们的感觉是难度更大了。原先通过邮递等方式进行DVD出售等业务时，用户实际发生的购买行为，可以让我们快速而准确的了解用户的需要。而如今，在流媒体服务时代，观看过程中的随意性很强。一个用户不喜欢的视频，可能在播放两秒钟之后，就被关掉了。这样一来，我们很难像以前那样，轻而易举地收集用户的反馈信息。另外， 很多用户也不了解反馈互动的重要性，因而，他们也懒得参与其中。

问：那么，曾经作为视频网站基石的预先评价，是否变得没有意义了呢？

答：恐怕是这样的。从为用户提供更加精准、流畅的观看体验来看，科学的算法远比那些评价重要的多。

问：你的意思是说，Netflix可以追踪我所有的观看行为？

答：基本上可以。用户在Netflix上观看视频，我们可以收集到用户的所有行为数据。无论是你看过什么、搜索过什么，亦或是你仅仅浏览过什么，它都会被记录下来。当然这些数据仅仅是为了用于之后的预算。通过分析，Netflix可以对用户的每一个行为的目的进行优化梳理。说的具体一点，通过算法，我们可以针对用户之间共同的东西进行分类总结。针对于相同兴趣的用户，我们会推荐同一类型的视频。通过庞大的数据整理，Netflix可以推断出每一位用户的需要。.

问：对于同一个人来说，不同的时间段推荐的内容会不会是完全一样的？

答：这个不会。我们已经在算法中加入了时间因素。Netflix会根据不同的时间段，分别为用户推送不同的视频节目。此外，我们还能够根据地域的不同，推送相关的本地视频。虽然这种互动推荐机制存在着较大的技术难题，可我们希望未来Netflix可以做得更好。

问：为什么Netflix会给我推荐一些三星、或者评级更低的视频？

答：我必须澄清一个事实，萝卜青菜，各有所爱，那些评级偏低的视频未必就是你不喜欢的。很显然，不同用户的喜好不同，Netflix的推荐机制是根据数据分析和科学算法决定的。它只会推荐它认为用户需要的视频，而不是为用户推荐评级高的视频。

问：反正我们是逃不过Netflix的数据收集了？！

答：呵呵，我想是的。很多用户告诉我们，他们在Netflix上经常看的是外国电影或纪录片。可事实上，根据数据显示，用户观看频繁的恰恰不是那些东西。

问：对于某个视频来说，处在不同的网页位置，会对用户的观看行为造成影响吗？

答：位置决定流行程度。我们发现，越是靠近顶部的视频，越是容易被用户播放。此外，那些处在页面上方的视频，也是观看最频繁的。

问：Netflix的推荐机制与其它网站的最大区别是什么？

答：Netflix与其它网站最大的不同在于，它将推荐机制作为提供优质服务的基础。在eBay上，90%的推荐信息是来自于其搜索行为的。而在Netflix上，我们首先会为用户进行精准的推荐。搜索功能是在推荐失败之后，用户才会选择的方式。

问：你认为目前Netflix推荐算法中存在的局限是什么？

答：也许是推荐中的内容还不够全面吧。由于视频数量的限制和算法的不完善，有时用户可能找不到感兴趣的同类型视频。