#moteurderecommandation

hubertguillaud @hubertguillaud CC BY 5/01/2014

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Comment Netflix procède à une rétro-ingénierie d’Hollywood - The Atlantic
►http://www.theatlantic.com/technology/archive/2014/01/how-netflix-reverse-engineered-hollywood/282679
Pour comprendre comment ses 40 millions de clients regardent des films, Netflix a créé quelques 80 000 catégories pour décrire les genres de films qu’il propose. Netflix paye des gens pour cataloguer les films, évaluant jusqu’au statut moral des personnages. Combinés aux profils des clients, ces taxonomie devient l’avantage concurrentiel permettant de fidéliser les abonnés. C’est cette base de donnée sans précédent qui leur a permis de faire les choix président au succès de leur série House of Cards. Tags : internetactu internetactu2net fing #économie (...)
#moteurderecommandation
- #Netflix
- #House of Cards
hubertguillaud @hubertguillaud CC BY
- Fil @fil 6/01/2014
  
  #data_mining #text_mining
  
  Fil @fil
- tbn @thibnton PUBLIC DOMAIN 6/01/2014
  
  #tv_show
  
  tbn @thibnton PUBLIC DOMAIN
- schrödinger @erratic 7/01/2014
  
  One day Facebook will adopt the same reductionist approach and classify us all, and then use these classifications to make educated suggestions “perhaps you (THX1138) would like to mate with Pamela (LUH3417) ?”.
  Of course the NSA already has developed such a tool (called FLYPAPERPEELER) to identify terrorists who don’t know yet they are terrorists.
  
  schrödinger @erratic
- schrödinger @erratic 7/01/2014
  
  The vexing, remarkable conclusion is that when companies combine human intelligence and machine intelligence, some things happen that we cannot understand.
  “Let me get philosophical for a minute. In a human world, life is made interesting by serendipity,” Yellin told me. “The more complexity you add to a machine world, you’re adding serendipity that you couldn’t imagine. Perry Mason is going to happen. These ghosts in the machine are always going to be a by-product of the complexity. And sometimes we call it a bug and sometimes we call it a feature.”
  ohyes.
  
  schrödinger @erratic
- tbn @thibnton PUBLIC DOMAIN 14/06/2017
  
  They capture dozens of different movie attributes. They even rate the moral status of characters. When these tags are combined with millions of users viewing habits, they become Netflix’s competitive advantage. The company’s main goal as a business is to gain and retain subscribers. And the genres that it displays to people are a key part of that strategy. “Members connect with these [genre] rows so well that we measure an increase in member retention by placing the most tailored rows higher on the page instead of lower,” the company revealed in a 2012 blog post. The better Netflix shows that it knows you, the likelier you are to stick around.
  And now, they have a terrific advantage in their efforts to produce their own content: Netflix has created a database of American cinematic predilections. The data can’t tell them how to make a TV show, but it can tell them what they should be making. When they create a show like House of Cards, they aren’t guessing at what people want.
  ►https://www.theatlantic.com/technology/archive/2014/01/how-netflix-reverse-engineered-hollywood/282679
  
  tbn @thibnton PUBLIC DOMAIN
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hubertguillaud @hubertguillaud CC BY 5/12/2013

Comment faire éclater la bulle de filtrage qui nous protège des opinions opposées ? - Technology Review
▻http://www.technologyreview.com/view/522111/how-to-burst-the-filter-bubble-that-protects-us-from-opposing-view
La bulle de filtrage d’Eli Pariser montre que les moteurs de recommandations filtrent l’information qu’ils nous délivrent ce qui a pour effet de diminuer notre horizon informationnel. Si vous recherchez le terme BP, Google va décider pour vous s’il va vous renvoyer plutôt des informations sur la capacité d’investissment de BP ou des informations sur la marée noire... La recherche sociale montre que beaucoup de gens préfèrent recevoir des informations avec la façon dont ils voient le monde, ce que les réseaux sociaux et les moteurs de recommandation favorisent, au risque de tuer l’hétérogénéité et la diversité. Eduardo Graelles de l’université Pompeu Fabra de Barcelone et ses collègues affirment avoir construit un moteur de recommandation qui aide les individus à être exposés à un plus large éventail (...)
#nudge #moteurderecommandation
hubertguillaud @hubertguillaud CC BY
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hubertguillaud @hubertguillaud CC BY 5/12/2013

Un moteur de recherche de #rencontre qui évalue votre goût pour le sexe opposé et réciproquement - Technology Review
▻http://www.technologyreview.com/view/521826/the-online-dating-engine-that-assesses-your-taste-in-the-opposite-
Des chercheurs ont mis au point un moteur de recommandation qui vous montre les partenaires qui vous correspond seulement s’ils sont aussi susceptibles de vous trouver attrayant également... Plutôt que d’avoir un moteur qui vous dit : « les garçons qui ont aimé cette fille aiment aussi ces filles », il vous propose de prendre en compte votre propre capacité à séduire. Tags : internetactu fing internetactu2net rencontre #moteurderecommandation

hubertguillaud @hubertguillaud CC BY

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