第1588章 個性化(第1/2頁)
作品:《大時代之巔》抵達奈飛總部。
周不器看到了一個熟人,朋友網的早期員工、北航計算機系的高材生、馬平山的大學好友曲涵涵。
周不器跟他接觸不多,印象比較深,一來是他的名字“曲涵涵”有點像女生名,二來就是他很有勇氣。去年年初,就自告奮勇地來美國出差。
他現在是m5的資深總監級別,朋友網的個性化廣告推薦系統,他就參與其中,算是二號人物。
個性化推薦放在十年後,那是爛大街的理論。
可放在當下這個時間段,仍然是個很新鮮的玩意。
大名鼎鼎的facebook在應用層面的創新,主要有兩點,一個是開放平臺,一個就是個性化廣告的推薦。
隨著facebook個性化廣告的應用,矽谷這邊的廣告模式也越來越朝著個性化展,這其中的佼佼者,當然就是谷歌、facebook和紫微星國際了。
而紫微星國際的個性化業務的技術總監,就是這位臨時借調來美的曲涵涵。紫微星在這個領域有很深入的展,所以紫微星國際這邊的個性化廣告業務展得比較順利。
過去大半年,曲涵涵在周不器的安排下,完成了“二次借調”,去幫助奈飛研究相關的個性化推薦系統了。
成果很顯著。
傑森·基拉爾對此就不太理解了,“奈飛不是沒有廣告麼?個性化推薦什麼?”
“影片。”
奈飛的ceo哈根廷斯臉上保持著一種勝利者的微笑。
過去幾年,奈飛和hu1u競爭比較激烈,打了很多口水仗,現在,局勢已經明瞭了。hu1u的核心團隊集體離職,連傑森·基拉爾也屁顛屁顛地要為奈飛提供服務了。
這感覺真是爽!
當然,他也知道這一切之所以會這麼順利,不是因為奈飛的實力多麼強大、團隊多麼優秀,而是因為周大老闆在背後的一系列操盤運作。
當下的美國,在長影片的流媒體領域,最知名的就是奈飛和hu1u了。周大老闆翻手為雲覆手為雨,很輕易地搞垮了hu1u,然後把hu1u的核心力量抽調出來轉給了奈飛陣營。
這讓哈根廷斯內心振奮的同時,也對周不器充滿了敬重。
這才是真正的大佬啊!
一個外國人勇闖矽谷,還能披荊斬棘,真是梟雄之姿!
“影片?”傑森·基拉爾就不是太能理解了,“個性化推薦影片?”
哈根廷斯笑笑,“對。”
傑森·基拉爾不相信,以為是雙方對術語的理解分歧,又重複了一遍,“是個性化推薦,不是型別化推薦?”
型別化推薦很簡單,hu1u也可以做。
比如一個使用者喜歡看動作片,那系統就可以繼續給他推薦一些其他的動作片。使用者喜歡看恐怖片,使用者就給他推薦其他的恐怖片。
型別化推薦的核心是基於電影分類,依靠的是客觀資料。個性化推薦則不同,是基於使用者分類,依靠的是演算法技術的主觀判斷。
可是,電腦技術真的能做到嗎?
傳統的電視節目,包括hu1u上的影視節目推薦,背後依靠的都是實實在在現實資料,比如電視劇的收視率、電影票房資料、dvd碟片市場的銷量資料等等。
還有就是電影評分網站。
這些都是真實存在的資料,是客觀存在的。
越客觀,越理性。
比如一部電影票房特別好,那麼給使用者推薦,就一定沒錯。比如一部電視劇的播收視率非常好,那麼給使用者推薦,也一定沒錯。
如果是基於計算機技術的主觀判斷,這種運營模式的邏輯點在哪?如果演算法的主觀推薦和依靠傳統資料的型別化推薦所推薦出來的影視作品都一樣,那這種所謂的人工智慧個性化推薦的意義又在哪裡?
花了這麼多錢,看著很唬人,最後還不是要根據電影票房、dvd銷量和電視臺收視率來為影視作品型別化地從高到低排列座次?
就像有一個使用者喜歡看愛情電影,那就按照愛情的分類從高到低地按次序推薦就行了,《泰坦尼克號》《亂世佳人》《羅馬假日》《剪刀手愛德華》等等,需要什麼個性化?
哈根廷斯心中多少有些優越感,保持著禮貌的微笑,“的確是個性化推薦,這還是周先生給我們提供的新思路。”
“這……”
傑森·基拉爾很難理解,就看向了周不器。