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Netflix 的推荐系统是其核心竞争力之一，主要依赖以下 AI/ML 技术：
协同过滤（Collaborative Filtering）
分析用户历史行为（观看、评分、暂停/快进）和相似用户偏好，预测可能喜欢的内容。
使用矩阵分解（Matrix Factorization）和深度学习模型（如神经协同过滤 NCF）。
内容特征提取（NLP & 计算机视觉）
NLP（自然语言处理）：分析影片元数据（标题、简介、字幕）、影评，生成语义标签（如“黑暗奇幻”“浪漫喜剧”）。
计算机视觉：分析视频帧、海报风格（如色调、构图），辅助分类（如“明亮色调的喜剧” vs “暗黑风格惊悚片”）。
强化学习（RL）优化推荐
动态调整推荐策略，最大化用户长期参与度（如避免过度推荐同类型内容导致疲劳）。
效果：
Netflix 表示 80% 的用户观看内容来自推荐系统。
曾举办 Netflix Prize（100 万美元奖金）竞赛优化推荐算法。 |
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雷达卡
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