[討論] 像 Netflix 和 Spotify 的推薦演算

看板C_Chat作者 (蒙古人)時間1年前 (2024/10/13 11:52), 編輯推噓18(19126)
留言46則, 19人參與, 1年前最新討論串1/1
Spotify 的推薦演算法真的蠻厲害的, 推薦的音樂既吻合自己的口味, 又能延伸自己的喜好,推薦更多元但自己吃得下的。 網飛真接把「%」給你,算出來給個 %數,讓你自己判斷, 但至少算出來的還算八九不離十。 Steam 跑幾次探索、買一些遊戲之後,也會很快抓到自己的口味。 動畫的話,是沒有那麼大的商機,所以沒人投入這種演算, 還是說,每部動畫的元素太多, 而使每個人的品味難以形成模式 (pattern) 有比較好找自己口味的動畫的方式嗎? -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 123.205.40.112 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/C_Chat/M.1728791536.A.63F.html

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S 家推薦的命中率真的很強 反觀YT整天塞他要你看的東西
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而不見得是你想要的
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就是以你看過的片用大數據計算 跟你看過同樣類型(或同
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一部)片的人 接下來會去看(或已經看過)什麼片 再用它有
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沒有放完去試推喜好程度
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例如以前美國超市有個脫口秀笑話 紙尿布旁邊會放啤酒XD
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尿布旁放啤酒不是資管很常講的經典案例嗎
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我資工的 沒聽過教授講這個 倒是從Fluffy的脫口秀第一
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次聽到www
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是因為買尿布順便抓一手啤酒排解育兒壓力嗎
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yt演算法很恐怖 你只要看一個類似的影片就一直推類似的
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給你你不想看都不行
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差不多 萊恩雷諾斯也有講過很像的笑話
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indie的推薦反而是YT比S強 S只會推搖滾的
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sp的演算法推薦都蠻準的
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大概2:08開始
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先要有動畫的各種屬性歸類,但元素要素真的爆炸多,要是
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你看了動朋1,系統推薦你看動朋2,這推薦又怎麼算
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說是觀察到幾乎都爸爸被叫去買尿布,然後買一買順便買啤
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酒,不過剛剛google一下好像是傳說XD
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Yt 的很爛還會貼完全不相關的東西跟噁心的影片
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YT 我都直接開多帳號自建同溫層了 不然那個點一次就
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狂推真的很扯
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如果你的喜好很冷門,怎麼算都不準啊
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他終究是推薦熱門的東西,符合大眾口味的
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所以大部分人當然覺得準
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演算法不就這樣 跟統計學一樣
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免費的Spotify 就是專算你不想聽的逼你課金XD
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YT以前還會推不同類別的 現在是永遠在那個小框框內
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YT主要是相近的東西太多,一堆人做的東西沒什麼差異
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性全往你臉上塞
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YT的很爛+1 而且搜尋還會跑出一堆不相關的爛片
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動畫哪裡不行...我就被網飛推薦一堆動畫啊= =
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S不強吧,之前常常聽到讓我很煩的音樂後來就沒訂了
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但yt的short被污染的超嚴重,怎麼刪怎麼黑單過段時間
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還是會被對岸智障短劇洗進來
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YT很爛+1 會一直推很類似的 今天聽完音樂隔天打開全都
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是音樂 想看影片要再找 還會推年代很久遠已經沒什麼
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用的
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我感覺yt就瞎推啊 好處是可以開發新喜好 但也超沒效
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我的youtube 的確也是會狂推舊片 但就是有幾格是隨機
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影片 我都靠那幾個在挖新歌
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spotify的演算法是我還沒跳去別的無損方案的理由
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喜歡找一些國外小團或獨立團的我已經不能沒sp的推薦了
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