產業消息 netflix 大數據 數據分析 巨量數據分析 netflix 影集 大數據轉化為多種演算法 成就Netflix精準影片推薦系統 Netflix 的成功不可不歸功於它們的影片推薦系統，不管使用者透過電腦、遊戲機、智慧電視、電視盒、行動裝置等各種裝置登入 Netflix，都會進入同一個首頁，依分類有約 40 列（Row）的（依照各裝置螢幕大小略有不同），每列約 75 則推薦影片，在這個首頁裡要呈現哪些推薦影片給使用者、該如何分類、顯示的前後順序等，都是Netflix 透過收集大量使用者使用數據進行分析後，以至少六種演算法後優化出的個人化結果，每個不同的使用者看到的首頁都截然不同。 個人化影片評比制度 在 Netflix 影片推薦系統裡的演算法，首先先介紹「個人化影片評比」（Personalized Video Ranker 池塘裡的鯉魚 7 年前
電影劇線上看 netflix 大數據 數據分析 巨量數據分析 Netflix比你更瞭解想看什麼 大數據推敲出觀影習慣 Netflix 能竄起成為世界首屈一指，提供多媒體影音串流服務的 OTT（Over The Top） 業者絕非僥倖，它已經憑藉著精細、準確的巨量數據分析，成功地從單純提供網路串流影音服務跨到影音內容製作，絕對是網路影音時代的成功典範。 從實體 DVD 租賃轉向影音串流服務 Netflix 於 1997 年在美國加州成立，然而當時提供的並不是多媒體影音串流服務，而是 DVD 租賃服務，在當時提供 DVD 租賃最知名的是現在已經謝幕的百視達（BlockBuster），百視達當時採取的是消費者自行到實體門市取片與還片的模式，然而 Netflix 卻完全捨棄實體通路，而推出會員訂閱制，顧客每個月支付月 池塘裡的鯉魚 7 年前
產業消息 大數據 數據分析 巨量數據分析 梅西百貨的大數據分析法 Hadoop的優勢與特色 不管是針對即時定價或是即時預測顧客購物喜好，都需要大量的消費者資料數據當作基礎，那麼梅西百貨究竟收集了哪些使用者的數據呢？根據 Macy’s.com 的「WHAR WE COLLECT & SHARE」一節描述，梅西百貨會蒐集的使用者資料分為下面幾種，包括使用者主動提供的資訊（Information you provide）、透過科技蒐集的資訊（Technology-Enabled Collection Services）以及交易資訊（Transaction Information）。 梅西百貨的巨量數據分析，收集了哪些個人資料？ 使用者主動提供的資訊包括，顧客在線上或實體 池塘裡的鯉魚 7 年前
科技應用 KKBOX 巨量數據分析 盼從數據更了解客戶， KKBOX 宣布與 WSDM 研討會共辦全球資料探勘競賽 KKBOX 自六年前就積極地投入數據挖掘，也成立資料研究中心，希望藉此分析使用者愛好與習慣，讓系統音樂推薦更為精確，稍早他們也宣布共同主辦 2018 的 WSDM 盃活動，同時由機器學習與資料探勘的專家、台灣大學林守德資訊工程學系教授任總召集，並在 WSDM 提供推薦演算法以及續訂預測兩項挑戰，總獎金達 1萬美金，此外勝出者還可參與 2018 年 2 月 9 日於洛杉磯的資料科學領域高手交流活動。 KKBOX 的兩項挑戰分別以"透過推薦演算法預測出客戶現在想聽甚麼歌"，以及"猜猜看用戶還會繼續使用 KKBOX 嗎"兩個項目。推薦演算法已經在許多領域有廣泛 Chevelle.fu 7 年前
