著眼於全球思路的影片推薦功能

今年 1 月，Netflix 服務範圍又拓展到新增的 130 個國家/地區，希望我們的服務能夠順利普及到世界各地，這同時也表示，我們必須秉持全球思路來解決許多複雜的技術問題。

舉例來說，我們專門為會員提供的個人化推薦就是 Netflix 服務體驗的核心功能，這項功能讓會員能快速輕鬆地找到精彩好片。整體而言，我們的演算法會先分析大量的數據資料再決定哪些推薦適合會員收看，然而要讓這套程序在全球各地皆能順利運作，在每個方面都遇到不少挑戰。在本篇部落格文章中，我的同事 Yves Raimond 及 Justin Basilico 將更深入地解說我們所面臨的技術難題。經過公司上下幾十個團隊全年投入與詳細研究後，我們成功開發出一套全球影片推薦系統並已部署推出，讓世界各地的 Netflix 會員都能受益於這項功能。

在開發過程中，我們發現只要是好的劇情就不受國界限制，而世界各地觀眾間的共通之處比他們想的還要多。舉例來說，Netflix 為個別會員決定個人化推薦的依據方式之一，是找出具有相似電影或節目喜好的其他會員社群，然後再根據該社群中受歡迎的內容來決定推薦。Netflix 的全球推薦系統並非透過單一國家/地區和目錄的角度來了解觀眾，而是先根據會員的個人品味和喜好來找出相關性最高的全球社群，再使用這些深入分析結果來為每位會員提供更合適的影片推薦，相較而言，會員身處何地反倒是無關緊要。

簡而言之，運用全球性的深入分析結果，讓我們的個人化推薦服務品質更上一層樓，使我們的會員無論身處何地，都能透過興趣相投的觀眾之喜好得到更合適的推薦，這項功能對於剛剛推出的或較小型的市場中的會員，尤其大有助益；對於較大型、較穩固市場中具有獨特愛好的會員，也能因此受惠。

以卡通動畫為例，我們的數據讓我們識別出特別享受特定卡通類型的社群會員，下列推薦為例子：

這個社群中來自日本的會員人數最多，儘管這並不令人意外，但要注意的是，社群中實際位於日本的會員人數不到 10%，其他會員則是來自世界各地！在這個例子中，匯集此社群中所有國家/地區的數據，確實能讓我們為該社群的所有 Netflix 會員提供更適合的推薦內容，身處何處就不是主要考量因素了。

再舉健康意識美食家的全球社群為例，說明全球影片系統對於世界各地的社群會員之意義，這些會員通常對了解食物和相關產業的資訊都非常感興趣。下列的推薦舉例說明了此全球社群所享受的視訊類型：

這個社群中，會員來自不同國家，並沒有特別來自其中哪一國，所以如果我們只依賴某一國的數據（尤其是會員人數較少的新推出市場），可能會導致個人化推薦服務效果不彰。藉由分析世界各國的數據（無論訂戶市場規模大小），我們的全球演算法可以鑽研這些深入分析結果，進而為這個關心食物的社群做出更準確完善的推薦。

我們在全球各地為提升本地化體驗不遺餘力，而全球推薦系統也助了一臂之力，共同目標是為世界各地的會員提供更能符合個人喜好的服務。我們的本地化工作專注於添加當地內容、語言、付款方式等項目，而全球推薦系統則另外讓會員參與我們積極建立的全球社群，並因而受益。

-Carlos Gomez-Uribe