Ticari iş teklifi

Product request

You are looking for a solution:

Select an option, and we will develop the best offer
for you

What products are you interested in?

Please select one of the options to continue

Please select the products to continue.

In our response, we want to address you by name

Please fill in the field to continue.

No ads. Our manager will use this email address to contact you

Please fill in the field to continue.

Your regional manager will answer you

Please select the destination country to continue.

Enter the phone number and the manager will contact you

Please enter your phone number to continue.

Select a business field, and we will develop the best offer for you

Please choose a business field to continue.

Enter your company’s legal name

Please indicate your company name to continue.

Tell us about your project

Please Tell us about your project to continue.

0 / 800

Confirm the details

What products are you interested in?

Select an option, and we will develop the best offer for you

Please select one of the options to continue.

In our response, we want to address you by name

Please fill in the field to continue.

No ads. Our manager will use this email address to contact you

Please fill in the field to continue.

Enter the phone number and the manager will contact you

Please enter your phone number to continue.

Select a business field, and we will develop the best offer for you

Please choose a business field to continue.

Enter your company’s legal name

Please indicate your company name to continue.

Your regional manager will answer you

Please select the destination country to continue.

Tell us about your project

Please tell us about your project to continue.

By clicking on 'Submit', you confirm that you have read, understood, and accept our privacy policy.

Thank you
Your message has been sent.

Our manager will contact you as soon as possible.

No ads. We will use this address to contact you

Please fill in the field to continue.

We will provide information for your region

Please select the country to continue.

Confirm the details

What products are you interested in?

Select an option, and we will develop the best offer for you

Please select the products to continue.

No ads. Our manager will use this email address to contact you.

Please fill in the field to continue.

We will provide information for your quantity

Please fill in the field to continue.

We will provide information for your region

Please select the country to continue.

By clicking on 'Submit', you confirm that you have read, understood, and accept our privacy policy.

Thank you!
Your message has been sent.

Your request will be processed shortly.

Sinir ağı "telepati": kişiselleştirilmiş tavsiyeler izleyicilere ve operatörlere nasıl yardımcı olur

Sinir ağı

 

İnsanlar kendilerini izole ederek çeşitli video hizmetlerine abone olmaya başladılar ve hemen yeni bir sorunla karşılaştılar: ne izlemeli? Daha önce, içerik seçerken, insanlar temalı portallardan yapılan seçimler ve arkadaşların tavsiyeleri tarafından yönlendiriliyordu. Ancak bu kaynaklar, her kullanıcının bireysel tercihlerini hesaba katmıyor, bu da bir paradoksa yol açıyor: içerik aramak, gerçek görüntülemeden çok daha fazla zaman alır.

 

Akış hizmetleri, kişiselleştirilmiş içerik önerileri sunarak bu sorunu çözdü. Bu yazıda, bu sistemlerin nasıl çalıştığını ve operatörlerin neden bunlara ihtiyaç duyduğunu detaylandıracağız.

 

Öneri sistemleri oluşturmanın temel ilkeleri

Öneri sistemleri, izleyicinin ilgisini çekebilecek filmler ve diziler önerir. Öneri motorları oluşturmaya yönelik dört ana yaklaşım vardır:

 

  • İçerik tabanlı filtreleme
  • Ortak filtreleme

 

Sinir ağı

 

  • Bilgi tabanlı filtreleme
  • Hibrit filtreleme

 

Sinir ağı

Şimdi, her yaklaşımın ayrıntılarına daha yakından bakalım.

 

İçerik tabanlı filtreleme

Bu yöntem, farklı içeriklerin ortak özelliklerini bulmaya dayanır. Örneğin film önerileri genellikle yönetmen, oyuncu kadrosu, tür ve süre gibi özelliklere dayalıdır. Bazı sistemler, TF-IDF değerlendirmesi için (belli kelimenin belge bağlamında ne kadar önemli olduğu) film açıklamalarını da analiz eder.

 

İçerik tabanlı yöntemin amacı, daha sonra eşleşme aramak için her öğenin bir profilini oluşturmaktır. Örneğin, 'Yenilmezler'i izledikten sonra, diğer Marvel Sinematik Evreni filmlerini, Robert John Downey Jr.'ın yer aldığı filmleri ve Joss Whedon'ın eserlerini size tavsiye edecek.

 

Bu yaklaşımın hem avantajları hem de dezavantajları vardır:

 

Avantajlar

 

Dezavantajlar

 

Öneriler, diğer kullanıcıların verilerine bağlı değildir.

 

Benzer öğelerden oluşan gruplar oluştururken, sistem diğer içeriklerin önerilerini sınırlar. Bu bir "filtre balonu"na yol açar.

 

Yeni filmler için “soğuk başlangıç” sorunu yok çünkü ana özellikleri hemen biliniyor.

 

Ürünlerle ilgili bilgiler yetersizse, bunları gruplandırmak çok daha zor olacak ve bu da tavsiye kalitesinin düşmesine neden olacaktır.

 

Ortak filtreleme

Ortak filtreleme, benzer ilgi alanlarına ve davranışlara sahip kullanıcılardan gelen geri bildirimlere dayalı öneriler sunar.

Örneğin, sistem 'Rick and Morty' serisini Kullanıcı A'ya tavsiye edip etmemeye karar vermelidir. Algoritma veritabanını "tarayacak" — bu içeriği olumlu olarak değerlendiren izleyicileri arayacak — ve bir tercih matrisi oluşturacaktır. Aşağıdaki tabloda, her satır kullanıcı geri bildirimini gösterirken, her sütun bir filmi temsil eder. Sistem, bu tabloda benzerlikler arayan önerilerde bulunur.

 

Sinir ağı

Ortak filtre algoritması

 

Örneğimizde Kullanıcı A, Kullanıcı D ile daha ortak tercihlere sahiptir. Sistem şu sonuca varır: Kullanıcı D 'Rick and Morty' serisini yüksek puanladıysa, o zaman Kullanıcı A'ya da tavsiye edilebilir.

 

Öğe tabanlı ortak filtreleme

Bu filtreleme türü, profil verileri yerine film derecelendirmelerini kullanır. Örneğin, How I Met Your Mother'ın hayranlarının çoğu 'The Big Bang Theory'yi de yüksek puanladıysa, ikinci film birinci filme beş yıldız veren herkese tavsiye edilebilir. Bu yöntemi kullanarak, çizgiler yerine matris sütunlarını karşılaştırırız.

 

Bu yaklaşımın avantajları ve dezavantajları:

 

Avantajlar

 

Dezavantajlar

 

Sistem daha doğru ve çeşitli öneriler sunar.

 

Görüntüleme tercihleri zamanla değişir ve bazı öneriler alakasız hale gelebilir.

 

 

Kitle ne kadar büyük olursa, önerilerde bulunmak için o kadar fazla zaman gerekir.

 

 

İçerik derecelendirmesini iyileştirmeyi amaçlayan sahte hesapların kasıtlı müdahalesine karşı güvenlik açığı.

 

Bilgi tabanlı filtreleme

Akış hizmetleri nadiren bilgi tabanlı filtreleme sistemleri kullanır. Ancak, bazı operatörler bu sistemlerden ayrı öğeler sunar. Bu "motorlar" çoğunlukla, bir müşteri veya nesne profili oluşturmak için yeterli bilgi toplamanın imkansız olduğu durumlarda kullanılır.

 

Bu yöntem filtreler kullanır. Bir film için bunlar tür, piyasaya çıkış yılı, oyuncu kadrosu ve yönetmen olacaktır. Bu sistemler, çeşitli içerik nitelikleri arasındaki karşılıklı ilişkilerin incelenmesini takiben müşterilerin ihtiyaçlarını anlayan danışmanlar tarafından kurulur.

 

Bu tür bir tavsiye oldukça kesindir. Kullanıcılara tam olarak ihtiyaç duydukları şey sunulur, ancak bilgi tabanlı filtreleri yapmak karmaşık ve zaman alıcıdır.

 

Hibrit filtreleme

Bu sistemler, ayrı sistemlerin dezavantajlarını ele alarak farklı yaklaşımları birleştirir. Örneğin, çevrimiçi bir sinema, benzer tercihlere sahip kullanıcılar tarafından derecelendirilen benzer filmler önerebilir.

 

Öneri sistemlerinin seviyeleri

 

Sinir ağı

Seviye 1—küresel derecelendirmeler; belirli bir bölgede belirli cinsiyet veya yaştaki kullanıcılar arasında popüler olan ürünler. Bu derecelendirmeler oldukça kararlıdır ve zamanla çok az değişebilir.

Seviye 2—kısa vadeli eğilimler; trend filmler, galalar şu anda izleyicinin ilgisini çekiyor ama sonunda popülerliğini kaybediyor.

Sinir ağı

 

 

İçeriği derecelendirmek için açık ve kapalı işaretler kullanılır:

Açık işaretler

 

  • Tamamlanan Formlar
  • Derecelendirme
  • Bilinçli ve belirsizliğe yer vermeyen içerik derecelendirmesi

Kapalı işaretler (tüm bunlar dolaylı olarak kullanıcının filme karşı tutumunu gösterir)

  • Görüntüleme süresi
  • Yorumlar
  • İleri sarma
  • Tekrar izlemeler

 

Gelişmiş operatörler bu yaklaşımları birleştirir. Örneğin Netflix, yeni kullanıcılardan en sevdikleri filmleri işaret etmelerini ister ve içeriklerini izlemeye başladıklarında etkileşimlerini analiz eder.

 

MAG STB'lerde bu nasıl çalışır

Android TV MAG medya oynatıcıları Google öneri sistemini kullanır. Çalışma prensipleri aynı algoritmayı kullanan YouTube tarafından örneklenebilir. Sistem hibrit bir yaklaşım kullanır: belirli bir kullanıcının tercihlerini ve benzer bir kitlenin zevklerini değerlendirir.

 

Sinir ağı

 YouTube'un öneri algoritması

 

  • Sistem iki adet eğitilmiş sinir ağından oluşur: “aday oluşturma” ve “sıralama”.
  • İlk ağ, konu videolarını seçer. Milyonlarca mevcut videodan en alakalı olanları seçer ve içeriği en ilginçten en az ilginç olana doğru sıralayacak olan ikinci ağa gönderir.
  • Sistem, kullanıcının görüntüleme geçmişini ve bağlamını (günün saati, yaşı, cinsiyeti, dili ve ikamet ettiği ülke) dikkate alır.
  • Sıralama aşamasında, seçim, beklenen izleme süresini hesaba katar: diğer kullanıcılar videoyu ne kadar uzun süre izlerse, onu tavsiye etme şansı o kadar yüksek olur.
  • TO (tıklama oranı) da sıralama amaçları için dikkate alınır; bu, videoyu önerilerde görenlerin tümüne kıyasla videoyu oynatmaya başlayan kullanıcıların yüzdesi. Sistem tık tuzağını arama sonuçlarından çıkarmaya çalıştığından, TO göstergesi görüntüleme süresinden bağlantısız uygulanamayabilir. Beğeniler, yorumlar ve abonelikler gibi kullanıcı etkinlikleri de bu aşamada dikkate alınır. Düşük katılımlı videolar hızla reddedilir.
  • Sistem, örnekleme sırasında bir kullanıcıya seçimlerin farklı versiyonlarını gösteren A/B testi gerçekleştirir. Bunlardan biri çok başarılı olursa, sistem gelecekteki önerilerde bunu dikkate alacaktır. Sistem, bu şekilde öğrenir ve daha verimli hale gelir.

 

Kişiselleştirilmiş öneriler, operatörlerin izleyicilerin ilgisini çekmesine, içerik görüntüleme süresini artırmasına ve hizmete abone sadakatini artırmasına yardımcı olur. İçerik kullanıcının ilgi alanlarını karşılıyorsa, izleyici onu sonuna kadar izleyecek ve aboneliği uzatıp hizmeti arkadaşlarına önerme olasılığı yüksek olacaktır. Kişiselleştirilmiş öneri sistemleri, içerik oluşturma operatörlerine, kullanıcıların hangi içeriği izlemeye istekli oldukları hakkında bilgi sağlar. Bu verilere dayanarak, izleyicilerin kalbini ve zihnini kazanacak filmler ve diziler yapılabilir.

Recommended

Sinir ağı

Pandemi sonrası televizyon

IPTV pazarının nasıl büyüyeceğini ve neden geleceğin SVOD olduğunu öğrenin. BROADVISION uzmanları, COVID-19 pandemisinin yerel ve küresel operatörler için işleri nasıl değiştirdiğini açıklıyor.

Sinir ağı

İçeriğin neden korunması gerekiyor?

Telif hakkı ihlali, telif hakkı sahiplerine ve içerik üreticilerine en büyük zararlardan biridir.

Sinir ağı

Kurumsal medya nasıl oluşturulur

Bu hikaye, Infomir'in bir sektör dergisini nasıl oluşturduğunu ve sizin şirketinizin de aynı şeyi nasıl yapabileceği hakkında.



Privacy Policy

This Privacy Policy will be effective as of May 25, 2018.

What This Policy Covers

We respect the confidentiality of your personal data and take measures to safeguard it. This Policy describes the information we collect, how we use that information, our legal basis for doing so, and your rights regarding the information we collect. We also use cookies and similar technologies, as described in our Cookie Policy, which is an integral part of this Privacy Policy.

We use cookies in order to optimise our website, provide you with the best possible user experience and help us promote our products. Please read our Cookie Policy to find out how we use cookies and how you can control cookies.
By using this website or closing this message, you acknowledge our Privacy Policy and agree to our use of cookies as described in our Cookie Policy.