{"id":2843,"date":"2024-02-18T15:29:24","date_gmt":"2024-02-18T15:29:24","guid":{"rendered":"https:\/\/esisoc.com\/resource\/building-a-movie-recommendation-engine-for-smart-tv-app\/"},"modified":"2024-02-18T15:29:24","modified_gmt":"2024-02-18T15:29:24","slug":"building-a-movie-recommendation-engine-for-smart-tv-app","status":"publish","type":"resource","link":"https:\/\/esisoc.com\/de\/resource\/erstellung-einer-filmempfehlungsmaschine-fur-smart-tv-anwendungen\/","title":{"rendered":"Aufbau einer Filmempfehlungsmaschine f\u00fcr Smart TV App"},"content":{"rendered":"<h2 style=\"text-align: center;\">Wichtige Details<\/h2>\n<p>Verbesserte Filmempfehlungsfunktion von 25%.<\/p>\n<div>\n<ul>\n<li>\n<div>Herausforderung<\/div>\n<div>Liefern Sie jedem Nutzer neue personalisierte Empfehlungen<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>L\u00f6sung<\/div>\n<div>Individuelle Empfehlungsmaschine mit maschinellem Lernen<\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div>Technologien und Werkzeuge<\/div>\n<div>Python, SQL; Spark, Nginx, Flask-API, PostgreSQL, Spark Parquet<\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Kunde<\/h2>\n<p>Der Kunde ist auf dem Markt der digitalen Heimunterhaltung f\u00fcr Smart-TVs t\u00e4tig. Es handelt sich um einen f\u00fchrenden Premium-Video-on-Demand-Dienst, der es den Nutzern erm\u00f6glicht, neu ver\u00f6ffentlichte Filme in perfekter Qualit\u00e4t anzusehen oder aus einer Bibliothek mit mehr als 7000 Titeln zu w\u00e4hlen. Ihre SmartTV-Anwendung hat 1,5 Millionen monatlich aktive Nutzer.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Die Herausforderung: Jedem Nutzer personalisierte Empfehlungen geben<\/h2>\n<p>Als der Kunde auf der Suche nach einem <a href=\"https:\/\/essidsolutions.com\/\">Data-Science-Partner<\/a>80% der Einnahmen des Unternehmens stammten bereits von seiner Empfehlungsseite. Die Empfehlungsliste wurde jede Woche von einem Redakteur aktualisiert.<\/p>\n<p>Um das Kundenerlebnis zu verbessern und die Ums\u00e4tze auf der Empfehlungsseite zu steigern, beschloss der Kunde, eine Empfehlungsmaschine zu entwickeln, die f\u00fcr jeden Nutzer aktuelle, personalisierte Filmempfehlungen bereitstellen sollte.<\/p>\n<p>Die Hauptziele des Projekts waren:<\/p>\n<ul>\n<li>Verbesserung der Kundenerfahrung durch personalisierte Filmempfehlungen<\/li>\n<li>Kunden helfen, gew\u00fcnschte Filme schneller zu finden<\/li>\n<li>Verbesserung der Umwandlungsrate vom Besucher zum Kunden<\/li>\n<\/ul>\n<h2 style=\"text-align: center;\">L\u00f6sung: Individuelle Filmempfehlungsmaschine mit maschinellem Lernen<\/h2>\n<p>ESSID Solutions entwickelte eine ma\u00dfgeschneiderte Empfehlungsmaschine f\u00fcr den Kunden, um sicherzustellen, dass sich das System perfekt in die bestehende gesch\u00e4ftliche und technische Umgebung der Smart-TV-Anwendung des Kunden integriert.<\/p>\n<p>ESSID-L\u00f6sungen verwendet <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/machine-learning-consulting\">maschinelles Lernen zum Aufbau einer Empfehlungsmaschine<\/a> das individuelle Empfehlungen f\u00fcr Millionen von Nutzern bereitstellt.<\/p>\n<p>Die Empfehlungsmaschine verwendet einen kollaborativen Filteransatz, der auf der Idee basiert, dass Personen, die in der Vergangenheit in ihrer Bewertung bestimmter Filme \u00fcbereinstimmten, auch in Zukunft \u00fcbereinstimmen werden.<\/p>\n<p>Um jeden Tag neue Empfehlungen zu generieren, <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/recommendation-systems\">das System ist f\u00fcr die Speicherung von Daten optimiert<\/a> effizient zu nutzen und Abfragen schneller durchzuf\u00fchren.<\/p>\n<p>Es ist bekannt, dass die s\u00e4ulenf\u00f6rmige Speicherung sowohl Zeit als auch Platz spart, wenn es darum geht <a href=\"http:\/\/localhost\/essidsolutions\/service\/big-data-development\">Big Data-Verarbeitung<\/a>. F\u00fcr dieses Projekt verwendete ESSID Solutions Parquet + Spark, wodurch die Spark-SQL-Leistung im Vergleich zur Verwendung anderer Speicherformate um das F\u00fcnffache gesteigert werden konnte.<\/p>\n<h2 style=\"text-align: center;\">Ergebnis: verbesserte Kundenerfahrung<\/h2>\n<ul>\n<li>Frische personalisierte Empfehlungen f\u00fcr jeden Kunden.<\/li>\n<li>Die Nutzer finden die gew\u00fcnschten Filme schneller. Die durchschnittliche Anzahl der vor dem Kauf gescrollten Filmkarten im Empfehlungsfeed sank um 25%.<\/li>\n<\/ul>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wichtige Details Verbesserte Filmempfehlungsfunktion von 25%. Herausforderung Bereitstellung frischer, personalisierter Empfehlungen f\u00fcr jeden Benutzer L\u00f6sung Benutzerdefinierte Empfehlungsmaschine, die auf maschinellem Lernen basiert Technologien und Tools Python, SQL; Spark, Nginx, Flask-API, PostgreSQL, Spark Parquet Kunde Der Kunde ist auf dem Markt f\u00fcr Smart TV Digital Home Entertainment t\u00e4tig. Es handelt sich um einen f\u00fchrenden Premium-Video-on-Demand-Dienst, der es ... 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