Netflix е една от най-популярните стрийминг платформи в света, с милиони потребители, които гледат любимите си предавания и филми всеки ден. Една от ключовите характеристики на Netflix е неговата система за препоръки, която предлага съдържание на потребителите въз основа на тяхната история на гледане и предпочитания. В тази статия ще проучим как да изградим система за препоръки на Netflix с помощта на Python и набора от данни Kaggle за филми и телевизионни предавания в Netflix от 2021 г.
Как TikTok използва алгоритми и съвместно филтриране, за да ви направи пристрастени
Първата стъпка в изграждането на система за препоръки е събирането и предварителната обработка на данните. Наборът от данни на Kaggle съдържа информация за всички филми и телевизионни предавания в Netflix от 2021 г., включително заглавията, жанровете, актьорския състав и екипа. Можем да използваме библиотечните панди на Python, за да заредим и изчистим данните, като премахнем всяка липсваща или неуместна информация.
След това ще използваме библиотеката на Python scikit-learn, за да създадем модел за съвместно филтриране. Съвместното филтриране е метод, който дава препоръки въз основа на историята на гледане на подобни потребители. Например, ако двама потребители имат подобни навици на гледане, системата за препоръки ще предложи едно и също съдържание и на двамата. За да създадем модела, ще използваме алгоритъма за k-най-близки съседи, който намира k потребители, които имат най-сходна история на гледане с текущия потребител, и предлага съдържанието, което са гледали.
Обяснимост: Това е тайната за създаване на надеждни модели за машинно обучение.
Можем също да използваме библиотеката на Python NLTK, за да извършим обработка на естествен език на заглавията на шоуто или филма. Това ще ни позволи да извлечем функции като жанра и ключовите думи на съдържанието. След това можем да използваме тези функции, за да създадем модел за филтриране, базиран на съдържание, който предлага подобно съдържание на потребителя.
За да подобрим ефективността на системата за препоръки, можем да включим и друга информация, като датата на излизане на филма или телевизионното шоу, популярността на актьорския състав и рейтингите на шоуто или филма.
За да оценим ефективността на системата за препоръки, можем да използваме показатели като прецизност, припомняне и F1-резултат. Тези показатели измерват точността на системата за препоръки при предлагане на подходящо съдържание на потребителя.
И накрая, можем да комбинираме моделите за съвместно филтриране и филтриране, базирано на съдържание, за да създадем хибридна система за препоръки. Това ще вземе предвид както историята на гледане на потребителя, така и съдържанието на предаванията или филмите, които са гледали.
В заключение, изграждането на система за препоръки на Netflix с помощта на Python и набора от данни на Kaggle е чудесен начин да получите по-задълбочено разбиране за това как работят системите за препоръки и как могат да бъдат подобрени. С правилните данни и правилните алгоритми можем да създадем наша собствена система за препоръки, която може да се използва за други приложения като електронна търговия, новини и социални медии. С този подход можем да очакваме добро представяне по отношение на предлагането на подходящо съдържание на потребителите.
Прочетете подобни статии
Пророческата библиотека на Facebook: Най-полезният инструмент за прогнозиране на времеви редове
Препоръка за парфюм с изречение-BERT
Визуализация на данни чрез Google Analytics и Google Data Studio
