Lamento mucho saber que no está satisfecho con las recomendaciones que ha estado recibiendo. Trabajamos muy duro en el grupo de Machine Learning en Netflix para mejorar la calidad de las recomendaciones que reciben nuestros usuarios. Permítanme explicar brevemente cómo funciona un sistema de recomendación en general y luego podemos analizar si hay algo que podamos solucionar:
Por lo general, un sistema de recomendación se clasifica en general en dos tipos: basado en contenido y basado en filtrado colaborativo. En el sistema de recomendación basado en contenido, los algoritmos de aprendizaje automático se centran principalmente en el “tipo” de contenido que ha estado viendo y en base a eso trata de predecir la próxima mejor película / programa de televisión similar en el que pueda estar interesado. Técnicas basadas en filtrado colaborativo. “extrapolar” de los patrones de visualización de otros usuarios que son similares a usted en algún sentido. La similitud entre los usuarios se obtiene en función de sus hábitos de visualización. Ver hábito es un término general que abarca los tipos de películas / programas de TV que ves, cuánto ves, cuándo miras, etc.
Como puede ver, la calidad de la recomendación basada en el contenido y las técnicas de filtrado colaborativo depende en gran medida de la riqueza de sus hábitos de visualización. En ausencia de ricos hábitos de visualización (que podría ser el caso, por ejemplo, un nuevo usuario), la recomendación que se le sirvió sería un poco más “no personalizada”. Sin embargo, los algoritmos son bastante inteligentes para aprender rápidamente en función de incluso un puñado de jugadas que el usuario ve en los primeros días. Ahora, si es un caso atípico, es decir, sus hábitos de visualización son tan únicos que encontrar conjuntos similares de usuarios para extrapolar se vuelve difícil para el algoritmo, entonces, en ese caso, recibirá más recomendaciones “no personalizadas”, es decir, genéricos tratamiento. ¿Cuándo te conviertes en un valor atípico? Me imagino que cuando no exhibes ningún patrón en particular, por ejemplo, ¿eliges una película completamente al azar y la miras?
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¿Cómo puedes arreglarlo?
Implícitamente: espere y, con el tiempo, según sus hábitos de visualización, los algoritmos de aprendizaje automático comprenderán su patrón de visualización y le ofrecerán recomendaciones más significativas. (lea nuestro blog tecnológico si está interesado en saber más sobre el sistema de recomendaciones de Netflix).
Explícitamente: llame al Centro de ayuda de Netflix e informe a ellos si encuentra ciertas recomendaciones absurdas u objetables. Ellos irán con usted a través de las películas / programas de televisión “supuestamente” vistos desde su cuenta y pueden confirmar si realmente fue usted quien vio o si su cuenta fue pirateada. Pueden clasificar el incidente a los equipos apropiados según el análisis.
Espero que esto ayude ?
