Читать книгу Комплект книг: Дух времени. Введение в Третью мировую войну / Четвертая мировая война. Будущее уже рядом / Складка времени. Сущность и критерии онлайн на КулЛиб
Причём эта LAL создаётся далеко не только из тех данных, которые вы оставили на данной платформе – Amazon или Netflix, но и тех, которые они собрали о вас на других своих площадках (у Amazon, например, их предостаточно), получили от своих партнёров по бартеру или же которые они просто купили на рынке данных у других игроков.
Наконец, та же Amazon не только продаёт товары своим клиентам, но и предоставляет другим компаниям целый стек облачных технологий: Amazon Web Services (AWS) – облачная платформа, представляющая собой целую инфраструктуру технологических сервисов и услуг (файловый хостинг, распределённые хранилища данных, аренда виртуальных серверов, предоставление вычислительных мощностей и т. д.), – технически имеет доступ к в принципе неограниченному объёму данных[13].
Впрочем, как показывает опыт, даже не обладая таким объёмом данных, но эффективно используя набор инструментов (особенно если речь идёт об одном контекстом поле), можно добиваться поразительных экономических результатов. Например, 80 % стримингового времени на Netflix обеспечивается с помощью рекомендательной системы, а также приводит к улучшению пользовательского опыта (то есть увеличивает лояльность пользователей и способствует их удержанию), что, в свою очередь, позволяет экономить на привлечении новых клиентов (так, считается, что ещё в 2016 году компания сэкономила на этом порядка миллиарда долларов).
Рекомендательная система Netflix использует целую батарею алгоритмов: Personalised Video Ranking (PVR), создающий жанровые ряды, выбирая из всего каталога именно то, что идеально подойдёт для пользователя; Top-N Video Ranker – отвечает за подбор самых популярных фильмов, которые могут быть интересны именно вам; Trending Now Ranker – позволяет отслеживать ваше поведение по году и событийности (праздники, катастрофы и т. д.); Continue Watching Ranker – анализирует, что вы начали смотреть, но не закончили, и вычисляет вероятность того, что вы продолжите просмотр, используя контекстно-зависимые сигналы (например, время, прошедшее с момента просмотра, момент, на котором пользователь остановился, устройство, на котором пользователь смотрел контент, и т. д.); Video-Video Similarity Ranker – позволяет сличать то, что вы уже смотрели, с матрицей сходства между элементами, и т. д.