防火包厂家
免费服务热线

Free service

hotline

010-00000000
防火包厂家
热门搜索:
技术资讯
当前位置:首页 > 技术资讯

将巨大的数据转化为生产力并非易事

发布时间:2020-07-21 17:47:29 阅读: 来源:防火包厂家

摘要:相比传统收视率统计只抽取数千个样本户,“算”出《纸牌屋》的数据库却包含了3000万用户的收视选择、400万条评论、300万次主题搜索,是名副其实的“大数据”。

关键词:大数据

着名导演大卫·芬奇曾拿着《纸牌屋》的改编剧本,找过美国多家电视台,却没有一家敢掏钱,因为谁也说不准一部20年前的老剧是否还有市场。Netflix也有类似的担心,于是进行了“电视剧消费习惯数据库”分析。最终,Netflix发现老剧《纸牌屋》依旧是点播热门,而点播该剧的用户群,也几乎和网站上大卫·芬奇、凯文·史派西的粉丝圈重合,于是决定投资1亿美元重拍,并由大卫·芬奇导演、凯文·史派西主演该剧。

相比传统收视率统计只抽取数千个样本户,“算”出《纸牌屋》的数据库却包含了3000万用户的收视选择、400万条评论、300万次主题搜索,是名副其实的“大数据”。这些数据源自Netflix数年来积累的数据资源。当一位用户通过浏览器登录Netflix账号,Netflix后台技术将用户位置数据、设备数据悄悄地记录下来。

这些记忆代码还包括用户收看过程中所做的收藏、推荐到社交网络等动作。在Netflix看来,暂停、回放、快进、停止等动作都是一个行为,每天用户在Netflix上将产生高达3000多万个行为。此外Netflix的订阅用户每天还会给出400万个评分,300万次搜索请求,询问剧集播放时间和设备。这些都被Netflix转化成代码,当作内容生产的元素记录下来。

为了找到分析大数据的方法,Netflix没有少花功夫。首先,千万级别的用户对网站提供的影片给出1至5星的评级,几年下来相关数据的总量超过百亿条。要找准用户推荐新影视剧,识别观众品位需要一个“算法”。

然而要将巨大的数据转化为生产力并非易事。长年以来,为了提高算法精准,Netflix一直举办大型比赛招贤纳士,以此拓宽数据挖掘处理能力。2005年底,Netflix曾开放一数据集,并设立百万美元的奖金(netflix prize),征集能够使其推荐系统性能上升10%的推荐算法和架构。这个数据集包含了超过48万个匿名用户对大约近2万部电影做的大约10亿次评分。

责编:renjizhong

碧莲盛植发

济南碧莲盛官网

贵阳碧莲盛