2015年02月06日

【マルコフ連鎖】動画配信全米トップのNETFLIX 今秋日本でローンチ

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NetflixR: How Reed Hastings Changed the Way We Watch Movies & TV
NetflixR: How Reed Hastings Changed the Way We Watch Movies & TV

マルコフ連鎖によるレコメ機能をフル活用したxvideosがあれば便利なのにね。全エロ動画の女優属性(言語、肌の色、体型、年齢、性格、肉体パーツ等)、体技のアルゴリズム、フィニッシュ形式美、放出量及び濃さの5段階評価など詳細なメタデータ打ち込み作業並びに、我々側が早送りするパターン、巻き戻すパターンなどを事前に学習させないとダメですが。



Netflix   Watch TV Shows Online  Watch Movies Online

Netflix視聴の75%を支えるオススメ機能の秘密 | あやぶろ

Netflixユーザーの総数は今やなんと、グローバルで5000万人(2014年7月時点)。その一人ひとりに、Netflixの配信する5万もの作品の中から好みにあったものをオススメするなんて、どんなアルゴリズムが隠れているのでしょうか。

まず、そもそもの出発点として、全ての作品をタイプ分けするために取り組まなければならなかったのが、作品のメタデータ作成。(メタデータ:その動画ファイルがどのような種類のものかを示すデータ)

Netflixは、5万全ての作品について詳細なメタデータの項目を埋めることにしました。つまり、求める項目は作品に関するまさに「全て」。監督・出演者・制作者・制作国・制作年・受賞歴、さらには、主人公の社会的受容性・筋書きがハッピーエンドかどうか・ストーリー展開・主人公の職業・舞台となる場所…等、考え得る分類項目の「全て」です。しかも、単に「ロマンティックかどうか(Yes/No)」だけでなく「ロマンスレベルを5段階評価する」といった感じで、全てをグレード付けしているのです!

当然、要する作業量は膨大です。ここまでとなると、社外のリソースを活用する以外に手段はありません。こういった作業をアウトソースする際に重要なのは、人によって評価にばらつきがでないようトレーニングを徹底するということ。Netflixは、36ページもの書類を渡し、スコアの付け方を徹底的にトレーニングしたといいます。例えば、性的描写のある映画、暴力シーンのある映画、恋愛系であればそのロマンスレベル、筋書きのわかりやすさに至るまで、細かく点数の付け方を教え込まれるそうです。

そして、そのメタデータをもとに、作品の種類を76,897通りにも分け、5000万人のNetflixユーザーの視聴行動に照らし合わせて、最適なカテゴリーを紐づけているのです。

(中略)
細かに分類した作品を誰にオススメするのか。マッチングする上で必要なのは、もちろんユーザーの行動特性による分類です。

Netflix上でユーザーが残す行動履歴は(またもや)「全て」分析対象となっています。例えば、ビデオの再生パターン(一時停止・途中中断・巻き戻し等)・評価スコア・検索履歴・視聴時間・視聴日時・視聴している地理的位置・視聴デバイス・Netflix上のページの閲覧やスクロールなど・・・行動の全てが分析されています。

その上、マルコフ連鎖という確率モデルに従い、ある映画から映画へと移る可能性を導き出し、次にどの映画をオススメすればユーザーが視聴するのかを推測しているのです。(後略)

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コメント
>全エロ動画の女優属性(言語、肌の色、体型、年齢、性格、肉体パーツ等)、体技のアルゴリズム、

出張慰安の可否、時間当たりの価格
Posted by 名無しさんはデマに苦しんでいます at 2015年02月06日 11:54
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