Застосування нейронних мереж в системах рекомендацій на прикладі Netflix

Abstract

Системи рекомендацій стали необхідною складовою багатьох платформ та сервісів у сучасному цифровому світі. Вони допомагають користувачам знаходити та відкривати новий контент, товари, музику, фільми та інші об'єкти інтересу, що сприяє персоналізованому користувацькому досвіду. Рекомендаційні системи використовують різні алгоритми та техніки, включаючи машинне навчання та нейронні мережі, для аналізу користувацьких даних та генерації рекомендацій на основі індивідуальних уподобань та контекстуальної інформації. Однією з ключових проблем, які вирішують системи рекомендацій, є величезна кількість доступних варіантів. У сучасному цифровому середовищі користувачі перевантажені надзвичайною різноманітністю продуктів, послуг і контенту. Рекомендаційні системи покращують взаємодію сервісів надання послуг з користувачами, пропонуючи їм предмети, продукти або вміст, які відповідають їхнім інтересам і вподобанням. Окрім цього, системи рекомендацій діють як інтелектуальні фільтри, звужуючи вибір і пропонуючи найбільш доречні варіанти на основі індивідуальних характеристик користувача. Платформи та сервіси, що використовують системи рекомендацій, охоплюють широкий спектр галузей, від електронної комерції та соціальних медіа до стрімінгових платформ та новинних веб-сайтів. Платформи, такі як Facebook, Instagram, YouTube, TikTok, використовують системи рекомендацій для пропозицій контенту на основі інтересів, попередніх переглядів, рейтингів, поведінки користувачів та соціальних зв'язків. Стримінгові платформи, такі як Netflix, Hulu, Disney+, Amazon Prime Video, використовують системи рекомендацій для пропозицій фільмів, серіалів та інших відео на основі переглядів, оцінок, жанрів, популярності та інших факторів. Це допомагає користувачам знайти новий контент, який їм сподобається. 9 Наразі Netflix знаходиться на передовій досліджень систем рекомендацій. Компанія продовжує інвестувати в дослідження передових методів, таких як посилене глибоке навчання, нейронні мережі графів і оптимізація з різними цілями, щоб вдосконалити свої рекомендації та підвищити задоволеність користувачів.