Для того, чтобы подобрать фильм с помощью Explore KION, пользователю необходимо выбрать несколько картин, которые ему нравятся. Для выбора доступны все фильмы и сериалы, которые когда-либо были представлены на KION — даже те, которые больше не показываются в России. После выбора нейросеть, отталкиваясь от текущих предпочтений пользователя, подберет список релевантных картин, которые можно посмотреть на KION. Например, пользователь хотел бы посмотреть что-то похожее одновременно на «Сумерки» и «Интерстеллар» — нейросеть посоветует фэнтезийную романтическую драму «Три тысячи лет желаний».
Алгоритм в основе Explore KION состоит из двух уровней — модели для отбора кандидатов и модели ранжирования. Модель отбора кандидатов подбирает фильмы и сериалы, которые могут понравиться пользователю на основе того, что он выбрал. Здесь учитывается не только жанр и ключевые слова или теги контента, но еще и то, что люди чаще всего смотрят вместе с той или иной картиной.
Далее отобранные на первом уровне фильмы и сериалы и история взаимодействий с карточками из текущей сессии попадают в модель ранжирования. Модель ранжирования оценивает релевантность каждого кандидата на основе расстояний от этого кандидата до фильмов и сериалов, которые пользователь добавил в подборку или, наоборот, на которые не обратил внимания. В результате пользователю отдается набор наиболее релевантных рекомендаций.
«Мы не только используем уже зарекомендовавшие себя на рынке решения, но и разрабатываем совершенно новые. Explore KION — первая в России система рекомендаций в качестве управляемого инструмента для выбора фильмов. Сейчас сложно сказать о том, как в будущем изменится интерфейс онлайн-кинотеатров, но мы верим, что такие разработки на стыке Big Data, AI и пользовательского опыта помогут нам создавать новые механики потребления медиаконтента и взаимодействия человека с искусственным интеллектом, чтобы качественно развивать отрасль», — комментирует директор центра Big Data МТС Виктор Кантор
