下的一个名
为「Cinematch』的初代大数据模型(332章)。」
「当时的奈飞还是一家在线DVD租赁商。为了帮助用户在庞大的片库中发现心仪的电影,奈飞的软体工程师们开发了这一协同过滤推荐引擎。核心原理其实並不复杂,可以用一句话概括:「相同的人群,有相同的爱好』。」
具体来说,Cinematch的工作方式是:
它会分析海量用户的观影和评分数据,找出与你在评分模式上相似的用户群体。
如果你给电影A打了高分,而另一个与你品味相似的用户也给电影A打了高分,同时还喜欢电影B,那么Cinematch就会向你推荐电影B。
它不关心电影的类型或导演,而是完全基於用户之间的行为相关性进行预测,也就是大数据的雏形。东子笑道:「大家可想而知,以路总的敏锐嗅觉,当即联想到它完全可以在我们国內的社媒以及智界视频上进行应用。」
「也是在2007年,问界內部成立了大数据部门,大家现在所看到的在各种软体上的应用,都是我们这些年来的研究成果。」
台下包括提问的军子在內尽皆失语。
国內第二梯队的厂商最早也就是从两三年前开始研究大数据,但问界的起步是在六年前,还是继承了奈飞在全世界的庞大用户数据训练后的模型。
叠代到现在,差距已经不知凡几了。
东子似乎就是在这样的感慨和羡慕中结束的分享和匯报,其实他自己心里又何尝不像台下失语的军子等人一样感触颇深呢?
一个电影导演,因为想要掌控美国最大的流媒体和DVD租赁公司,进行了史无前例的巨额併购。这笔交易在当时看来是傻瓜行为,被不少网络键盘侠和公知、財经分析师们嘲弄。
现在再看?
奈飞对《太平书》等国內剧组的全球推广作用,以及通过DVD和在线点播方式对中国电影的推广作用暂且不提;
仅仅是这一个大数据模型,恐怕就远远地值回了当时的票价吧?
至少在东子看来,有的人足可谓是天选之子,否则根本无法解释。
这也是他死心塌地在问界拿著股份、在行业內装著逼,安安稳稳地施展自己的雄才大略的原因。2013年饱受关注的这一届网际网路大会结束了。
大数据,网际网路金融,可穿戴装备等等新鲜词汇飞入了寻常百姓家,也成为了网友们热议和聊天的
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