Binnenkijken in Netflix' aanbevelingsmotor: Hoe het algoritme je kijklijst samenstelt

Kunstmatige intelligentie is steeds meer aanwezig in ons dagelijks leven. De gezichtsherkenning die onze mobiele telefoons uitvoeren om te ontgrendelen is een helder voorbeeld. Echter, kunstmatige intelligentie kan ons zo goed leren kennen dat het kan aanbevelen welke films en series we zullen waarderen op de bekendste streamingplatforms zoals Netflix. Ze doen dit door de data te verzamelen die we genereren met het gebruik van genoemd platform en op basis van profielen die lijken op de onze.

Hetzelfde wat Netflix gebruikt, is te zien in de overige streamingplatforms, zowel video als muziek, zoals Spotify. Hoe meer je het systeem gebruikt, hoe passender en nauwkeuriger de aanbevelingen zullen zijn.

Welke data verzamelt het NETFLIX-algoritme?

Om aanbevelingen te maken in elk van de gebruikersprofielen van het platform, verzamelt Netflix verschillende data over gebruikersinteracties met het platform. De data betreft bijvoorbeeld de vorm van contentconsumptie, apparaten waar vanaf de visualisaties worden gedaan, onder veel andere dingen.

Netflix registreert de zoekopdrachten die worden gedaan naar alle beschikbare content en hierdoor weten ze de interesses van de gebruiker. Zelfs de dagen van de week waarop de producten van het platform het meest worden geconsumeerd of de uren die worden geïnvesteerd in kijken worden vastgelegd. Natuurlijk dient de data van de content die een profiel consumeert om het aanbevelingsalgoritme te voeden, wat een lijst genereert met content die vergelijkbaar is met die van je laatste interacties.

Netflix registreert ook het apparaat waar vanaf content wordt bekeken en afhankelijk daarvan genereert het verschillende aanbevelingen voor het ene of het andere apparaat.

Voor elk gebruikersprofiel wordt een gedragsbasis gegenereerd die het algoritme in staat stelt overeenkomsten tussen verschillende profielen te vinden en aanbevelingen te doen op basis van data van vergelijkbare profielen.

Al deze informatie is zeer waardevol voor bedrijven zoals Netflix, aangezien door het maken van passende aanbevelingen de kans toeneemt dat we hun content langer zullen consumeren. Deze informatie wordt ook gebruikt bij het produceren van nieuwe content waarvan ze kunnen voorspellen dat deze succesvol zal zijn.

Deze aanbevelingen worden gegenereerd door intelligente algoritmen die alle verzamelde data over onze smaak, voorkeuren en gebruik van deze platforms analyseren, wat beter bekend is als Big Data.

NETFLIX en Big Data

Het zijn deze Big Data-algoritmen die ons in staat stellen de grote hoeveelheden data die gebruikers genereren te analyseren. Big Data en Machine Learning, meer specifiek, is een tak van kunstmatige intelligentie die het mogelijk maakt machine learning-modellen te creëren vanuit een grote hoeveelheid data. Onder deze data identificeren ze verschillende patronen die voorspellingen mogelijk maken.

Vanuit Netflix gebruiken ze Machine Learning om nieuwe voorspellingsmodellen te creëren die hen bijvoorbeeld laten weten of een nieuwe productie succesvol zal zijn of niet, en om op basis van deze data nieuwe content te genereren. Aan de andere kant voeden de nieuwe data de bestaande algoritmes terug om ze te verbeteren door nieuwe metrische waarden en evaluatiemethodologieën te implementeren.

Er worden veel middelen geïnvesteerd in de ontwikkeling van algoritmen van verschillende typen: neurale netwerken, probabilistische grafische modellen of reinforcement learning-algoritmen, onder andere. Al deze mogelijkheden maken dat, wanneer we voor de televisie zitten, Netflix ons de content aanbiedt die ons interesseert met slechts één klik.

Wat Netflix betreft, zijn informatie en data een grote bron van rijkdom in veel sectoren die deze steeds meer benutten omdat ze grote voordelen opleveren.

Wil je AI toepassen in een van je projecten? Neem contact met ons op!

Gerelateerde artikelen:

• Machine learning in de industrie
• Intelligente steden
• Wat omvatten Smart Cities?
• Hoe slim kan een AI zijn?
• SIARA: kunstmatig intelligentiesysteem voor de identificatie en classificatie van afval door computervisie