Кейс «Кино Mail.Ru»: построение рекомендательной системы фильмов на основе нейросети

Команда сервиса о том, какие технологии подойдут для формирования наиболее точных рекомендаций.

Кейс «Кино Mail.Ru»: построение рекомендательной системы фильмов на основе нейросети
77

Вы бы договорились с imonet.ru об импорте пользовательских оценок или сделали возможность у себя в интерфейсе загружать оценки из файла скаченного из имхонета.
Куча людей там ставило оценки годами и начинать это делать заново не торопится.

1

Владимир, возможность импортировать оценки из Имхонета мы сделали через несколько дней после того, как портал предложил пользователям выгрузить свои оценки. Импортировать оценки можно тут https://kino.mail.ru/user/ratings/import/. После этого вы сможете получить персональные рекомендации и видеть предсказанные оценки на карточках фильмов и сериалов.
Если будут вопросы и пожелания - пишите e.staroverova@corp.mail.ru

2

* Вставить в заголовок слово "нейросеть"
* Обучать SVD и RBM, как в старом-добром 2007 (в буквальном смысле! например http://www.machinelearning.org/proceedings/icml2007/papers/407.pdf)
* ???
* PROFIT

1

Статья устарела лет на десять.

1

нейросеть-то судя по всему и комменты писать горазда!

1

Но зачем?..
В идеале, допустим, я вспомню всё, что смотрел в жизни, и все свои впечатления. Составлю идеально точную базу. Нейросеть это переварит и выдаст фильм, который я ещё не видел, и который, при этом, подходит под критерии идеального фильма.
Но мне будет неинтересно его смотреть, т.к. он повторяет все детали, которые я считаю (и, хуже того, неосознанно ощущаю) образцом чего-либо.
Как в тех случаях, когда посмотрел подряд три фильма, а помнишь только про два, т.к. один - ну, как бы, совпал с фоном, оказался в точности на своём месте.

не совсем так...
нейросеть подскажет вам фильм, который понравился людям с оценками других фильмов похожих на ваших.
т.е. найдёт всех людей с максимально похожими на ваши интересами, а потом предложит то что вы ещё не смотрели, а они уже посмотрели и им очень понравилось.
причём фильм может быть того жанра или с теми актёрами, которых вы обычно обходите стороной не давая им шанса, а тут вам будут обещать, что с вероятностью 95% вы оцените это фильм на 9 из 10. В таком случае трудно устоять, а посмотрев его можно очень сильно удивиться, что фильм-то действительно отличный оказался.

1

На хакатоне Нетфликса лет 6 назад такое делали и кажется в итоге не стали внедрять. А так да, ~2009 года статья. Майкл Джексон, Гугл Вэйв, Свинной грип, SVD и RBM.