소개 : Pumpkin Movie는 개인화 된 추천을 통해 장단기 비디오 비즈니스의 문제점을 어떻게 해결합니까?
회사 배경
Beijing Xiaoming Zhumeng Data Service Co., Ltd.는 온라인 자체 제작 드라마 및 영화 저작권 운영을 전문으로하는 뉴미디어 회사입니다. APP-Pumpkin Movies는 중국의 고품질 영화 및 TV 운영에 초점을 맞춘 선도적 인 수직 비디오 제품입니다. 광범위한 중산층 엘리트 그룹과 마주하고 있으며 모바일에서 극장 및 기타 비디오 플랫폼과는 다른 고품질 제품을 제공합니다. 인터넷, OTT 등 고객 맞춤형 차별화 된 콘텐츠 운영 서비스는 대다수 사용자에게 고품질의 전문 시청각 향연을 선사합니다.
비즈니스 불만 사항
고품질 영화 및 TV 드라마에 초점을 맞춘 비디오 서비스 플랫폼 인 Pumpkin Film은 장단기 비디오 서비스를 통합하며 다음과 같은 일반적인 업계의 문제점을 가지고 있습니다.
1. 장편 동영상 추천은 여러 가지 목표를 고려해야합니다. 다른 비디오 업계 장면과 달리 영화 및 연재물은 길이와 에피소드 수 등의 개념을 가진 일반적인 장편 동영상 장면입니다. 추천 효과를 측정하는 지표는 다음과 같습니다. 클릭률뿐만 아니라 사용자. 체류 기간, 재생 횟수 등
2. 추천의 정확성에 대한 높은 요구 사항이 있습니다 . 추천 시스템에서 행동 컴퓨팅을 기반으로하는 가장 일반적인 협업 필터링 알고리즘 외에도 영화 추천은 영화의 소재, 테마, 핵심 콘텐츠 및 단편 콘텐츠를 결합해야합니다. 의미 이해, 심층 해석 및 기타 기능을 포함하는 영화를 통해 재료 초상화를 풍부하게하고 추천의 정확성을 향상시킵니다.
3. 장편 영상 노출 필터 설정 : 장편 영상을 검색하기 위해서는 여가 시간이 많이 소요되며, 사용자가 추천 콘텐츠에 관심이 없는데 시청 완료 시간이 부족한 경우가 있습니다. 이 경우 사용자의 반복 액세스 요구 사항을 고려하고 적절한 노출 필터 시간을 설정해야합니다.
4. 장편 영상 의 다양한 조합 : 장편 영상 과 비교하여 단편 영상 섹션은 영화 속의 멋진 사진을 중앙 집중적으로 보여 주어 사용자에게 독특한 시청 경험을 제공합니다. 요구와 습관에 따라 다양한 영상 유형을 통합하는 것이 좋습니다. 기능, 목표, 다방면이 사용자의 관심을 불러 일으키고 사용자의 끈기를 강화하며 사용자 체류 시간을 늘립니다.
해결책
1. 한편으로는 영화 주제 소개, 영화 리뷰 및 기타 콘텐츠를 통합하고 의미 분석을 통해 자동으로 표시하여 영화 태그를 풍부하게합니다. 한편, 호박 필름의 전문 운영 및 편집 팀을 통해 영화에 대한 설명을 하나씩 라벨로 표현하고, 이러한 라벨은 소재의 중요한 특징으로 추천 시스템에 입력되어 정확성이 향상됩니다. 추천하고 추천 효과를 크게 향상시킵니다.
2. 사용자 브라우징 시간의 요인을 고려하여 알고리즘 테스트 분석을 통해 노출 필터링 시간이 3 일인 경우 사용자 그룹에 대해 콘텐츠에 반복적으로 도달하여 추천 효과를 향상시키는 효과를 얻을 수있는 것으로 계산됩니다. .
3. Pumpkin Movie는 사용자가 영화 클립 (짧은 비디오)을 추천 할 수있는 특별한 영역을 만들었습니다.이 영역은 사용자에게 단편화 된 시간 동안 고유 한 시청 경험을 제공 할뿐만 아니라 빠르게 영화 하이라이트를 제공하고 완전한 영화 시청 동작을 안내 할 수 있습니다.
4. 길고 짧은 영상에 대한 지능적인 알고리즘 접근을 통해 사용자의 관심이 완전히 개방되고 사용자의 습관에 따라 그들이보고 싶은 영화의 주제에 따라 더욱 정확한 추천을 얻을 수 있습니다. 동시에 추천 영화의 다양성을 고려하여 사용자가 새로운 발견을 할 수 있도록하고 시청 시간을 늘리는 것을 촉진합니다.
제품 가치
알리바바 클라우드 스마트 추천은 '당신에게 추천하는 호박', '본 적이있는'XX '에 따른 추천,'비슷한 영화와 TV '섹션에 대한 추천 서비스를 제공하는 호박 영화 앱입니다. 다른 사용자의 습관과 선호도는 권장합니다.
주로 콘텐츠 산업을 통해 길고 짧은 동영상 추천을 수행하고 체류 시간, 클릭률, 소비 지표 등을 포함한 다목적 최적화를 통합합니다. Guess You Like 섹션에서는 사용자의 장단기 관심사와 결합하여 지능적으로 사용자 초상화를 생성하여 맞춤형 추천 경험을 제공합니다. 관련 추천 섹션에서는 영화 의미 분석, 콘텐츠 연관성 및 사용자 행동 분석을 결합하여 계산합니다. 가장 관련성이 높은 영화를 찾고 빠르게 추천합니다.
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