Personalized recommendations on the Netflix Homepage are based on a user's viewing habits and the behavior of similar users. These recommendations, organized for efficient browsing, enable users to discover the next great video to watch and enjoy without additional input or an explicit expression of their intents or goals. The Netflix Search experience, on the other hand, allows users to take active control of discovering new videos by explicitly expressing their entertainment needs via search queries. In this talk, we discuss the importance of producing search results that go beyond traditional keyword-matches to effectively satisfy users' search needs in the Netflix entertainment setting. Motivated by users' various search intents, we highlight the necessity to improve Search by applying approaches that have historically powered the Homepage. Specifically, we discuss our approach to leverage recommendations in the context of Search and to effectively organize search results to provide a product experience that meaningfully adds value for our users.


翻译:Netflix主页上的个性化建议基于用户的浏览习惯和类似用户的行为。这些建议是为高效浏览而组织的,使用户能够发现下一个伟大的视频,在没有额外投入或明确表达其意图或目标的情况下观看和欣赏。另一方面,Netflix搜索经验允许用户通过搜索询问明确表达其娱乐需求,从而积极控制新视频的发现。在这个演讲中,我们讨论了制作搜索结果的重要性,这些结果超越了传统的关键词组合,以有效满足Netflix娱乐环境中用户的搜索需求。受用户各种搜索意图的驱使,我们强调必须通过应用历来为主页提供动力的方法改进搜索。具体地说,我们讨论了如何在搜索背景下利用建议,并有效地组织搜索结果,以便为我们的用户提供有意义的产品经验。

0
下载
关闭预览

相关内容

Netflix 是一家美国公司,在美国、加拿大提供互联网随选流媒体播放,定额制DVD、蓝光光碟在线出租业务(在加拿大仅提供流媒体播放)。
【如何做研究】How to research ,22页ppt
专知会员服务
108+阅读 · 2021年4月17日
最新《生成式对抗网络》简介,25页ppt
专知会员服务
168+阅读 · 2020年6月28日
专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月4日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
LibRec 精选:连通知识图谱与推荐系统
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2018年8月9日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
13+阅读 · 2018年4月18日
Arxiv
9+阅读 · 2018年3月23日
Arxiv
8+阅读 · 2018年2月23日
VIP会员
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
LibRec 精选:连通知识图谱与推荐系统
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2018年8月9日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员