Como a Netflix obtém o conteúdo certo o tempo todo?

2 meses ago
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Como a Netflix obtém o conteúdo certo o tempo todo?

Você volta para casa, liga a TV e entra no Netflix. No momento em que você faz login, uma série de recomendações interessantes é apresentada a você. É provável que você possa acessar o conteúdo que deseja ver. Afinal, existem tantas opções ideais para você na página principal! No entanto, você já deu um passo atrás e se perguntou como a Netflix tem uma série de filmes, seriados e documentários feitos sob medida para o seu gosto? Mesmo que não seja perfeito para sua paleta, muitas vezes é algo que agrada seu interesse? Bem, para quebrar essa resposta, vamos primeiro dar um mergulho para entender um pouco mais sobre a ciência de dados.

Logotipo da Netflix

(Crédito da foto: Danimasetoma / Wikimedia Commons)

Netflix e Ciência de dados

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Aproveitando o poder da ciência de dados (Crédito de imagem: Flickr)

A Data Science é um campo altamente interdisciplinar, consistindo de estatística, probabilidade e programação como os principais pilares. A Data Science é usada principalmente para encontrar padrões em grandes conjuntos de dados. Geralmente é empregado para discernir padrões que podem fornecer algumas informações subjacentes sobre o conjunto de dados que está sendo considerado. Agora, vamos tentar entender como a Netflix oferece conteúdo tão bom desde o início, ou seja, quando você acaba de entrar na rede deles. Quando você entra na rede Netflix, a empresa não tem nenhuma informação ou dados sobre seus interesses, gostos ou desgostos, então, como exatamente a empresa fornece a primeira variedade de opções de entretenimento quando não tem noção do seu gosto?

Bem, a resposta está no que é conhecido como um  algoritmo de clustering e classificação . O que isso faz é bastante engenhoso. Ele classifica todo o conteúdo de visualização atual que as pessoas em seu local têm. Ele também é guiado por vários parâmetros, como sua idade versus o conteúdo comumente consumido por outras pessoas da sua idade. Isso ajuda no agrupamento de você em uma matriz preliminar específica de entretenimento que será posteriormente ajustada pelos seus padrões de uso.

Sistemas de recomendação

Assim que você começar a fazer login no Netflix regularmente, perceberá que o Netflix geralmente está no lugar certo sobre o que você gostaria de ver. Isso é feito com a ajuda de algo conhecido como  sistema de recomendação . Um sistema de recomendação é um sistema capaz de prever a preferência futura de uma pessoa, dada uma quantidade fixa de dados limitados. Uma razão primária pela qual a Netflix usa um sistema de recomendação é o fato de que muito do conteúdo é gerado para pessoas que são inteiramente irrelevantes para elas com base em seu idioma ou gêneros de interesse.

Collaborative_Filtering_in_Recommender_Systems

Filtragem colaborativa em sistemas de recomendação (Crédito da foto: Moshanin / Wikimedia Commons)

Existem duas maneiras em que um sistema de recomendação pode ser construído. O primeiro deles é conhecido como uma  recomendação baseada em conteúdo. A ideia de um sistema de recomendação baseado em conteúdo é filtrar o conteúdo com base em alguns parâmetros, como curtidas, não gostam e tempo de visualização. Para entender melhor, vamos fazer dois filmes, conhecidos como A e B. Agora, vamos supor que haja dez participantes. Se os participantes gostarem ou não de um filme sobre outro, o sistema de recomendação escolheria o filme A ou o filme B. No entanto, esse seria um cenário perfeito onde todos deixariam uma classificação. Então, o que se faz quando não há uma quantidade relevante de avaliações para discernir pelo sistema de recomendação? Bem, é aí que entra o tempo de visualização. Pode-se presumir com segurança que, se você gosta do conteúdo que está assistindo, vai assisti-lo do começo ao fim.

Filtragem colaborativa
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Um exemplo de previsão da classificação do usuário usando a filtragem colaborativa (Crédito da foto: Moshanin / Wikimedia Commons)

Outro sistema de recomendação é conhecido como  filtragem colaborativa . A filtragem colaborativa é um método no qual predições automáticas ocorrem com base na coleta de preferências e gostos em um grupo de usuários. Em um sentido mais geral, a filtragem colaborativa é o processo de filtragem de informações ou padrões usando técnicas que envolvem a colaboração entre vários agentes, pontos de vista, fontes de dados etc.

Os aplicativos de filtragem colaborativa normalmente exigem conjuntos de dados de tamanho substancial. Os métodos de filtragem colaborativa foram aplicados a muitos tipos diferentes de dados, incluindo: detecção e monitoramento de dados, como na exploração mineral; sensoriamento ambiental em grandes áreas ou múltiplos sensores; dados financeiros, como instituições de serviços financeiros que integram muitas fontes comerciais; ou em comércio eletrônico e aplicações web, onde o foco está nos dados do usuário, etc.

O princípio subjacente da filtragem colaborativa é que, se a pessoa A e a pessoa B gostarem do mesmo filme, a pessoa A provavelmente terá um gosto parecido em filmes como a pessoa B, em vez de assumir que eles têm gostos semelhantes a uma pessoa aleatória.

Uma maneira um pouco melhor de utilizar a filtragem colaborativa é empregar um método de matriz. Seguindo esse método, a Netflix criaria um grupo de filmes e uniria pessoas que gostaram do número máximo de filmes compartilhados. Sob esse método de predição, supõe-se que as pessoas que se encaixam no mesmo intervalo gostarão dos mesmos filmes no futuro. No final, podemos dizer que na próxima vez que você se sentar em frente à sua interface Netflix, você entenderá que os filmes propostos para o seu prazer de visualização foram cuidadosamente considerados e analisados ​​nos bastidores antes de chegarem à sua tela!

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Referências:

  1. Analytics Vidhya
  2. marutitech.com
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