据说 Netflix 的影片推荐算法成功率很高，咋实现的呢
转载：Netflix采用了算法保密的推荐引擎Cinematch，根据网友对电影的打分来判断他有可能喜欢什么电影，还能结合看过的电影以及口味偏好设置做出判断，混搭出各种电影风格的需求，在会员对个人清单的填写以及系统的推荐后，许多冷门电影竟然纷纷进入了候租榜单。从公司的电影资源成本方面考量，热门电影的成本一般较高，如果Netflix公司能够在电影租赁中增加冷门电影的比例，自然能够提升自身盈利能力。Netflix的推荐算法广受好评，公司曾宣称60%左右的会员根据推荐名单定制租赁顺序，如果推荐系统不能准确地猜测会员喜欢的电影类型，容易造成多次租借冷门电影而并不符合个人口味的会员流失。为了更高效地为会员推荐电影，Netflix一直致力于不断改进和完善个性化推荐服务，在2006年推出x百万美元大奖，无论是谁能最好地优化Netfli x推荐算法就可获奖励100万美元。直到2009年这笔奖金才被一个7人开发小组夺得，Netflix随后又立即推出第二个百万美金悬赏。这充分说明一套好的推荐算法系统是多么重要，同时又是多么困难。
■网友
刚刚在网上发现 2011 年 3 月，Netflix Prize 冠军队成员 Yehuda Koren 在北京的推荐系统论坛上的演讲，演讲 PPT 在此： http://www.resysforum.org/info.html http://www.resysforum.org/relate.html
■网友
好的推荐算法确实很重要，尤其对于电商来说，能够提供收入。推荐算法在不同行业都有用武之地。
■网友
私人频道算是有推荐算法的使用吧，其他的公共频道应该没有，都是基于兴趣图谱的推荐，也就是最先你要选择一些你的兴趣歌手，然后由这个基础开始近似推荐。
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