作者 Wangdy (蒙古人)
標題 [討論] 像 Netflix 和 Spotify 的推薦演算
時間 Sun Oct 13 11:52:14 2024



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?

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※ 作者: Wangdy 2024-10-13 11:52:14
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hanainori: 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而不見得是你想要的1F 10/13 11:54
s7503228: 就是以你看過的片用大數據計算 跟你看過同樣類型(或同一部)片的人 接下來會去看(或已經看過)什麼片 再用它有沒有放完去試推喜好程度
例如以前美國超市有個脫口秀笑話 紙尿布旁邊會放啤酒XD3F 10/13 11:57
protess: 尿布旁放啤酒不是資管很常講的經典案例嗎7F 10/13 12:00
s7503228: 我資工的 沒聽過教授講這個 倒是從Fluffy的脫口秀第一次聽到www8F 10/13 12:01
hanainori: 是因為買尿布順便抓一手啤酒排解育兒壓力嗎10F 10/13 12:03
CloudVII: 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給你你不想看都不行11F 10/13 12:04
s7503228: 差不多 萊恩雷諾斯也有講過很像的笑話
https://www.youtube.com/watch?v=VbJwX6aG8Uc13F 10/13 12:04
gsock: indie的推薦反而是YT比S強 S只會推搖滾的15F 10/13 12:05
CloudVII: sp的演算法推薦都蠻準的16F 10/13 12:05
s7503228: 大概2:08開始17F 10/13 12:05
rainveil: 先要有動畫的各種屬性歸類,但元素要素真的爆炸多,要是你看了動朋1,系統推薦你看動朋2,這推薦又怎麼算18F 10/13 12:06
protess: 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酒,不過剛剛google一下好像是傳說XD20F 10/13 12:07
h75311418: Yt 的很爛還會貼完全不相關的東西跟噁心的影片22F 10/13 12:08
Nitricacid: YT 我都直接開多帳號自建同溫層了  不然那個點一次就狂推真的很扯23F 10/13 12:10
AntiEntropy: 如果你的喜好很冷門,怎麼算都不準啊
他終究是推薦熱門的東西,符合大眾口味的
所以大部分人當然覺得準25F 10/13 12:12
CloudVII: 演算法不就這樣 跟統計學一樣28F 10/13 12:15
iwinlottery: 免費的Spotify 就是專算你不想聽的逼你課金XD29F 10/13 12:24
hsiung9: YT以前還會推不同類別的 現在是永遠在那個小框框內30F 10/13 12:29
jaguarroco: YT主要是相近的東西太多,一堆人做的東西沒什麼差異性全往你臉上塞31F 10/13 12:38
cccwahaha: YT的很爛+1 而且搜尋還會跑出一堆不相關的爛片33F 10/13 12:38
ko330: 動畫哪裡不行...我就被網飛推薦一堆動畫啊= =34F 10/13 12:45
blueslin: S不強吧,之前常常聽到讓我很煩的音樂後來就沒訂了35F 10/13 12:51
globe1022: 但yt的short被污染的超嚴重,怎麼刪怎麼黑單過段時間還是會被對岸智障短劇洗進來36F 10/13 13:13
hsin1106: YT很爛+1  會一直推很類似的 今天聽完音樂隔天打開全都是音樂  想看影片要再找  還會推年代很久遠已經沒什麼用的38F 10/13 13:15
jackshadow: 我感覺yt就瞎推啊 好處是可以開發新喜好 但也超沒效
我的youtube 的確也是會狂推舊片 但就是有幾格是隨機影片 我都靠那幾個在挖新歌41F 10/13 13:23
hellowings: spotify的演算法是我還沒跳去別的無損方案的理由
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45F 10/13 15:31

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