而通过这次百万大奖赛，Netflix晋级了自家网站的算法，在工程师中刻画了财大气粗的大公司形象，挖掘了许多优异算法人才，可谓一举多得。更首要的是，它向用户广泛了”举荐“这个概念，并在用户心目中将举荐这个概念与Netflix网站划上了等号，从此用户运用Netflix时对它的举荐系统有了更直观的价值参照物——一百万美金，天然产生信任感和参加感，不行不谓高明之至。

　　下面，就让我们看看，Netflix耗时三年开发、花费百万、吸引许多业界高手注重的举荐系统都有哪些特性。

　　为每个用户建立画像

　　翻开Netflix，首要弹出的是人物选择窗口，通过一句亲近的问询”who’s watching“，netflix灵敏定位到用户的年岁、性别、以前看过的视频，甚至老友信息，并据此产生一个瀑布流主页，联络获取到的信息为用户举荐符合口味的影片和电视剧。

　　让用户知道为何而举荐

　　Netflix举荐系统中一个十分首要的特性便是”举荐理由“，在每个举荐板块中，用户可以清楚地知道为何获得这些举荐作用。这些理由都是些口语化的句式，比如：“因为你看过**”，“我们猜你喜爱**”等等。这个行动不但会给用户带来信任感，还会鼓动他们更积极地参加到举荐互动中来，给予更多有用反响。

　　注重多样性

　　假如认为Netflix的举荐便是一行一行视频海报构成的瀑布流，那你就错了，它的举荐概括了多种方式，并且很注重多样性。同一个主页中，不只会根据用户早年看过啥、或许会有的喜爱举荐，netflix还专门拓荒区域，为用户举荐当天或当周最热的视频-即topN为用户举荐。这些行动在最大极限满意用户喜爱的一起，为发现更多用户喜爱影片供应了或许。

　　运用老友链

　　Netflix鼓动运用Facebook登陆，因为一个Facebook账号在带来用户身份特征的一起，还有一项十分首要的作用，那便是它所有关的老友圈，这个圈便是用户的互联网社交圈，所谓物以类聚人以群分，通过老友们正在观看的视频，能更准确地核算用户喜爱。

　　Genre系统这是Netflix最健壮，也是最中心的举荐理念之一。这些“基因“可以广泛如”喜剧“、”正剧“这些包括不可胜数的分类概念，也可以细分如”80年代的时间旅游科幻影片“这种主题。每个基因下束缚一个影片集结，再按照影片本身特色与该基因符合程度排序。

　　一个用户会看到啥样的基因内容呢?这个就要联络前面全部特征：用户人物、阅览前史、多样性、老友信息等等，再糅合保证让用户有满意新鲜感的更新特征，终究选择适合的Genre展现在用户面前。在用户阅览每个基因下的影片时，Netflix还会采用方法吸引用户为基因的合理性打分。

　　相似度系统

　　Netflix除了top N和Genre系统外，还有一个首要的举荐方式，被Netflix穿插在举荐系统中，那便是相似度举荐。这个相似度举荐可以是两个影片的相似度，也可以是两个用户的相似度，它可以出现在播放页里，也会出现在查找作用中，甚至主页timeline中，作为一个Genre出现。

　　举荐系统展开到现在，现已是一个具有许多工程师、许多分支一起展开的老到系统，它在大多数网站中也均有运用。以上提到的各种特性，可以说是凡有举荐网站都会或多或少选用的举荐方法。

　　但是Netfilx举荐系统的健壮的当地在于它的将这些特性完美地概括在了一起，在主页上你会看到topN型的举荐，也会看到Genre型举荐，还会看到根据前史的有关举荐，但它一起坚持了界面的简练，每个举荐都有恰当的理由，让你一眼就知道它为何会出现在timeline里。这正符合了举荐的作用：让用户最快最简练地找到所需信息。

　　结语

　　终究，让我们掀开悬念，看看价值百万美金的算法终究是啥姿势：制胜团队 BPC 的算法的高明的当地在于调查了用户评级数据中的时间和“频率”，用户在为影片打分时一般带有心境影响，而心境是与时间有关的。

　　别的，用户的口味或许跟着时间的改动而改动。对比一位用户五年之前的打分和他近来的打分，必定他近来的打分更为准确地反映了他其时的好恶标准，在抉择他明日或许喜爱哪些影片时所起的作用更大。所以 BPC 团队就研讨用户评分的作用与他们打分的时间以及频率之间的联络，建立了有关性模型。

　　比如用户在周一和周五在打分时所用的标准有差异，有些用户在周日的心境最佳，这时所打的分数比往常偏高。通过这么的剖析，他们能更准确地发现用户对影片的喜爱口味，进而对他们打分的规矩预测得更为准确。

　　据我所知，Netflix现已发布了第2次百万大奖赛的赏格，这一次，这个以传统DVD租赁初步，却以抢先举荐技术笑傲群雄的网站，又会给我们带来啥惊喜呢，让我们拭目以待。