奈飞怎样依靠“同品味用户群”推荐内容

算法推荐越来越多地被互联网公司所采用。流媒体巨头奈飞在给用户推荐电影或者剧集的时候，也会用算法做决策。奈飞负责原创内容的副总裁辛迪·霍兰德（Cindy Holland）分享了奈飞在做内容推荐时考虑的核心因素。公众号“东西文娱”介绍了辛迪的分享内容。

在决定是否订购一部新剧，以及向用户推荐什么内容时，奈飞的依据是“同品味用户群（taste communities）”，意思是喜欢看相同内容的用户群体。奈飞目前可以识别出2000个这样的用户群。这些同品味用户群也可能会喜欢看似完全不同的内容，比如，奈飞发现，单口喜剧演员大卫·查普尔（Dave Chappelle）的粉丝群和霍金传记电影《万物理论》的粉丝群之间就是重合的。

奈飞构建同品味用户群靠的是以下三个方面。

一是用户行为数据，奈飞会从一亿用户中找到下面这些数据，“人们看了什么，之前看了什么，之后看了什么，一年前看了什么，最近看了什么，每天什么时候看”。

二是节目内容的标签数据。这些数据是由数十名内部员工和自由职业者完成的，他们观看奈飞上所有内容，并给这些内容贴上标签。从作品的思想性，到演员阵容的完整性，标签范围很广。

三是机器学习算法。奈飞会把这些标签和用户行为数据结合起来，然后用机器学习算法，沿着用户的收看轨迹，找到用户喜欢的内容。“如果一个用户昨天看了某个内容，这有什么关系？这和他们一年前看的内容的量相比，是两倍多还是十倍多？和一个月前相比呢？如果某个内容他们只看了十分钟就放弃了，或者花了两晚一下子全看完了，我们该如何权衡这些？这就是机器学习的意义所在。”

总之，当奈飞决定要不要订购或者开发一部新剧时，就会看这个新剧是否能聚集足够多的“同品味用户群”，用辛迪的话说就是，“我们的内容是为了迎合他们的口味，而不是迎合我们自己的口味”。

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