<넷플릭스는 어떻게 추천 알고리듬을 발전시켰나 | 커리어리

<넷플릭스는 어떻게 추천 알고리듬을 발전시켰나> 1. 2000년 시네매치 도입 : 크라우드 평점 기반의 매칭 알고리듬. 2. 2001년 별점 시스템 도입 3. 2002년 다양한 알고리즘 개발 및 출시 : 영화 데이터 통합 알고리듬, 검색 알고리듬 등 추가 4. 2006년 본격적인 개인화 추천 전략 발표 : 나이 및 젠더 등 인구학적 데이터를 적극 수집했으나 이것들이 취향 예측이 도움이 되지 않는다는 것도 확인. 5. 2007년 스트리밍 서비스 출시, 알고리듬 경진대회 개최 : 2등과 3등한 팀의 알고리듬을 결합해서 써보니 더 나은 취향 예측이 가능하다는 걸 확인 6. 2010년 리텐션에 목표를 두고 알고리듬 고도화하기 시작. 7. 2011년 단순 콘텐츠 추천이 아니라, 알고리듬이 리텐션을 높일 수 있는 방향으로 개선. 개인화가 리텐션을 높이는데 도움을 준다는 사실을 확인함. 8. 2013년 본격적인 오리지널 콘텐츠 런칭 시작. 넷플릭스는 오리지널 콘텐츠를 만들 때도 개인화와 리텐션을 염두에 둠. 9. 2016년부터 사람마다 썸네일이 달라지는 UI실험 실시. 10. 2017년 별점에서 따봉으로 평가 기준을 단순화. 그리고 콘텐츠별로 나와 이 콘텐츠가 얼마나 잘 맞는지 퍼센트로 보여주는 시작.

장혜림 (메이) / 넷플릭스의 '개인화' 히스토리를 타임라인으로 대략 정리한 미디엄 | 커리어리

커리어리

2021년 7월 10일 오전 5:43

댓글 0

주간 인기 TOP 10

지난주 커리어리에서 인기 있던 게시물이에요!

현직자들의 '진짜 인사이트'가 담긴 업계 주요 소식을 받아보세요.

커리어리 | 일잘러들의 커리어 SNS