назад проект Телемикс, 2012 год
сроки проекта март 2012 — июнь 2012
компания-заказчик ООО «ТЕЛЕМИКС»

Разработка прототипа системы рекомендаций видеоконтента.

Прототип рекомендательной системы видеоконтента реализовывался на начальной стадии проекта сервиса видеоконтента, при отсуствии истории просмотров, пользователей и их предпочтений. Построенный прототип системы рекомендаций анализировал информацию о видеоконтенте (жанр, тип ролика, продолжительность, актеры, режиссеры и пр.) и информация о внешнем рейтинге видеоконтента (Кинопоиск, IMDB). Данный вид рекомендательных систем получил название «фильтрация по содержимому». Подобный подход используется при рекомендациях контента с отсутствующей историей просмотров. В рамках проекта была разработана универсальная модель описания видео, полученного из разных источников. Разработаны система интеграции с видеохостингами и сервисами оценки кинофильмов.

Система рекомендаций на основе полученных данных строит таблицы оценок релевантности пар фильм-пользователь для всех фильмов для всех пользователей, основываясь на интересах, указанных в профиле пользователя, и тэгах фильмов. После этого система выдает рекомендации по этим оценкам и соответствию настроений фильмам. Также учитываются жанр видео и оценки сервисов Кинопоиск и IMDB.

Функциональные характеристики

Система состоит из подсистемы доставки данных, подсистемы хранения данных, рекомендательной подсистемы, поисковой подсистемы, подсистемы анализа логов, программного интерфейса (функции которого входят в рекомендательную и поисковую подсистемы), подсистемы диспетчеризации и администрирования.

Сетевой программных интерфейс представляет собой WEB-сервис. Подсистема интерфейса отвечает за выполнение пользовательских запросов: запись данных о новом пользователе в базу данных, обновление профиля пользователя, выдача рекомендаций, поиск по запросу.

Компанией «Форексис» разработан прототип системы предварительного расчета рекомендаций. Прототип обладает следующими возможностями: единая модель данных для контента из разных источников и фильтрация по содержимому. На базе прототипа отработаны механизмы интеграции данных о видеоконенте из различных источников, механизмы базовой рекомендации на «нулевом этапе» (при отсутствии «лайков»).

Ответим на все вопросы