問：Netflix會(huì)一直追蹤我的觀看歷史嗎？

艾瑪特里安：我們能知道你播放和搜索過哪些視頻，或是對那些視頻進(jìn)行了評分。此外，我們還能知道你播放視頻的時(shí)間、日期和使用的設(shè)備。我們甚至還會(huì)追蹤用戶交互活動(dòng)，如瀏覽或滾動(dòng)等行為。所有這些數(shù)據(jù)都會(huì)被注入多種算法，每種算法都針對一個(gè)不同的用途進(jìn)行了優(yōu)化。從廣泛的層面上來首，我們的大多數(shù)算法都是以一個(gè)假設(shè)為基礎(chǔ)的，那就是相似的觀看模式代表著相似的用戶口味。我們能利用相似用戶的行為來推斷你所喜愛的內(nèi)容。

問：那也就是說，如果我在午夜時(shí)間用iPad看Netflix視頻，就會(huì)看到與晚上8點(diǎn)在電視上觀看節(jié)目不同的推薦了？

艾瑪特里安：一段時(shí)間以來，我們一直都致力于在推薦中引入上下文環(huán)境。我們有數(shù)據(jù)表明，在一個(gè)星期中的不同日子里，在一天的不同時(shí)間段，用戶的觀看行為都會(huì)有所不同;此外，他們的觀看行為還會(huì)隨著設(shè)備的改變而有所差異，有時(shí)候甚至就連用戶所在的位置也會(huì)產(chǎn)生影響。但是，想要貫徹上下文環(huán)境下的推薦頗具挑戰(zhàn)性，目前我們正致力于這項(xiàng)工作。我們希望，能在不久的未來使用這種方式來進(jìn)行推薦。

問：為什么我會(huì)在推薦中看到如此之多的三星級甚至是兩星級的電影呢？

葛梅茲-烏里韋：人們喜歡把《辛德勒的名單》(Schindler’s List)等電影的評分打得很高，而不是我喜歡看的《熱浴盆時(shí)光機(jī)》(Hot Tub Time Machine)這樣的惡搞喜劇片。如果你只向用戶推薦四星級或五星級的電影，那并不意味著他們想要在某個(gè)周三工作了一整天以后還想看那樣的電影。我們所擁有的數(shù)據(jù)中，最重要的是有關(guān)觀看行為的數(shù)據(jù)。

艾瑪特里安：我們知道，許多評分都是“成功指南”式的，而并不是反映你們的日?；顒?dòng)。

問：在你們面前，我們似乎沒有什么事情可以隱瞞。

葛梅茲-烏里韋：很多人都會(huì)告訴我們說，他們經(jīng)常會(huì)觀看外國電影或是紀(jì)錄片。但在實(shí)際生活中，這種情況發(fā)生的次數(shù)并不是很多。

問：推薦是否會(huì)對觀看行為造成影響呢？

葛梅茲-烏里韋：位置很重要。推薦的視頻越是接近第一的位置，那就越有可能被播放。在頁面上，推薦視頻所處的位置越高，被播放的可能性也就越高。

問：你們的推薦與其他公司有社么不同呢？

艾瑪特里安：我們所做的幾乎所有事情都與推薦有關(guān)。上周我曾造訪過eBay，他們告訴我說，90%的用戶購物活動(dòng)都來自于搜索;而我們則恰恰相反。推薦是很重要的，而搜索功能只有在我們無法向用戶推薦他們想看的內(nèi)容時(shí)才會(huì)發(fā)揮作用。

問：算法推薦是否存在任何局限性？

葛梅茲-烏里韋：我曾在一年以前看過法國驚悚片《不可告人》(Tell No One)，后來一直都試圖找到類似的電影。但這部電影的內(nèi)容團(tuán)隊(duì)中的一個(gè)人告訴我說，那樣的影片在這個(gè)世界上僅此一部。

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