站长之家- 动态 2011-06-09T17:11:10 +08:00

Matcha:出色的社交电视指南和电影推荐引擎

腾讯科技讯(Kathy)北京时间6月9日消息,据国外媒体报道,知名科技博客TechCrunch撰稿人Rip Empson 今天发表署名文章,提出了当前电视和电影推荐服务中存在的一个问题,并介绍了新推出的推荐引擎Matcha。以下为全文摘要:

虽然Netflix是一个非常伟大的服务,并且给北美的其他网站带来了极多流量,但有些时候它真让我受不了。我用的是它最便宜的视频服务套餐,但它太糟糕了,让我的内心一直处在要不要升级到DVD套餐的挣扎中。而且我已经在Netflix上给电影打分很多年了,它的推荐系统也变得比原来好,但它告诉我我应该“发现”某个肌肉男演的电影,但我是真的不想“发现”这种电影。

像很多人一样,我也用Amazon Instant、 Hulu、iTunes、YouTube和其他服务来补充Netflix体验,但问题是这造成了体验的“碎片化”。当我想找某部特定电影时,我必须挨个到这些服务上查找,如果我试图“发现”新电影时,我又绕了个圈回到了Netflix上,但Netflix的推荐机制实在不怎么样。

这就是为什么我会用Matcha来减少痛苦和心碎的原因。今天刚刚推出beta测试版的Matcha旨在改善用户的搜索和发现体验,它将社交图谱引入到电影和电视节目推荐服务中,并聚合了数以百万计的电影、电视节目和视频剪辑。

Matcha拉取你在Netflix、Hulu、YouTube等服务(以及Facebook)上的视频订阅信息,为你推荐你真正可能会喜欢的视频。你可以直接点击它的页面观看视频。

结合两种推荐方式

传统的推荐引擎使用的是“协同过滤”(collaborative filtering,喜欢X的电影用户也有可能喜欢Y电影),但其效果只能说马马虎虎,因为它缺少我们所期待的个性化体验。当涉及视频内容时(有些人认为视频天生就是社会化的),从我们认识和信任的人那里获得推荐几乎总是可取的。

只依靠朋友的推荐也不够全面,但把两种方式结合到一起,就会产生更好的、更个性化的推荐。Matcha经过一年的算法改进,创建了一种既依托用户的社交图,又利用传统方法之长的技术,它可以提供一种更好的搜索和发现机制。

具体来说,就是Matcha为知名的在线视频网站(Netflix、Hulu、亚马逊,iTunes等)以及众包视频网站(如YouTube)编制了索引。而且Matcha也追踪网上活动,从YouTube和Facebook的“赞”功能,你共享的内容,以及你在Matcha索引的100多个视频网站观看的视频中收集人们的口味喜好数据。

然后Matcha会通过一个直观的用户界面为你提供推荐“首选(Top Picks)”视频,这些视频是基于Matcha的社交推荐引擎以及一个基于时间轴的“朋友内容源”(显示你的朋友实时观看和赞的内容)产生的。用户还可以访问朋友的个人资料,看看他们在观看哪些视频。

而且因为Matcha为100多个视频网站编制了索引,用户可以搜索特定的电影、电视节目或视频剪辑,这减轻了一个网站一个网站寻找视频(Netflix公司不提供的那种冷门电影)的痛苦。Matcha的搜索功能也集成了社交图谱,因此搜索结果中也会包含你的朋友的内容。

Matcha是一个很不错的服务,但是如果无法获取营收,它也坚持不了多久。Matcha的联合创始人Paul Petrick、Guy Piekarz、Ilan Ben Zeev还在考虑什么才是它的最佳营收模式,但显示广告或视频广告可能会是他们的首选。我觉得大家现在都非常讨厌视频中播放的广告,所以我更愿意看到电报样式的“特色推荐” (或付费推荐),而不是一堆视频广告,但这只是个人看法而已。

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