Розробка рекомендаційної системи для відео/стримінгового сервісу

Проектуємо та впроваджуємо системи штучного інтелекту: від прототипу до production-ready рішення. Наша команда поєднує експертизу в машинному навчанні, дата-інжинірингу та MLOps, щоб AI працював не в лабораторії, а в реальному бізнесі.
Показано 1 з 1Усі 1566 послуг
Розробка рекомендаційної системи для відео/стримінгового сервісу
Складний
~2-4 тижні
Часті запитання

Напрямки AI-розробки

Етапи розробки AI-рішення

Останні роботи

  • image_website-b2b-advance_0.webp
    Розробка сайту компанії B2B ADVANCE
    1284
  • image_web-applications_feedme_466_0.webp
    Розробка веб-додатків для компанії FEEDME
    1196
  • image_websites_belfingroup_462_0.webp
    Розробка веб-сайту для компанії БЕЛФІНГРУП
    901
  • image_ecommerce_furnoro_435_0.webp
    Розробка інтернет магазину для компанії FURNORO
    1119
  • image_logo-advance_0.webp
    Розробка логотипу компанії B2B Advance
    586
  • image_crm_enviok_479_0.webp
    Розробка веб-додатків для компанії Enviok
    853

Впровадження системи рекомендацій відеостримінгового сервісу

Netflix-подібні рекомендації: основна завдання — утримання користувача на платформі. Метрика успіху — не CTR, а час перегляду та рівень продовження сеансу. Специфіка: контент дорогий і обмежений, важливий не тільки смак, але й настрій, користувачі ділять профілі з сім'єю.

Багатоконтекстна модель

Ключові метрики відеостримінгу: час перегляду на сеанс (основна), рівень продовження (% користувачів, які переглянули наступний епізод), різноманітність спожитого контенту, контент-керований утримання абонентів. Netflix повідомляє, що система рекомендацій генерує ~80% спожитого контенту. Правильна реалізація буста епізодів збільшує глибину сеансу на 30-40%.