5.3.1 Netflix ත්යාගය

මෙම Netflix ත්යාගය ජනතාව කැමති වනු ඇත චිත්රපට අනාවැකි පළ විවෘත කැඳවීමක් භාවිතා කරයි.

වඩාත් හොඳින් දන්නා විවෘත කැඳවීමක් ව්යාපෘතිය සදහා Netflix ත්යාගය වේ. Netflix අන්තර්ජාල සිනමා කුලියට දෙන සමාගමක් වන අතර, 2000 දී එය Cinematch, පාරිභෝගිකයින්, චිත්රපටි නිර්දේශ කිරීම සඳහා සේවා ආරම්භ කරන ලදී. උදාහරණයක් ලෙස, Cinematch ඔබ ආපසු ස්ටාර් වෝස් හා අධිරාජ්යය වැඩවර්ජන කැමති බව දක්නට පසුව ඔබ Jedi ලැබීම් නැරඹීමට නිර්දේශ විය හැකිය. මුලදී, Cinematch දුර්වල වැඩ කළා. එහෙත්, වසර ගණනාවක් පුරා කාලය තුලදී, Cinematch පාරිභෝගිකයන් භුක්ති පුළුවන් චිත්රපට අනාවැකි කිරීමට එහි ඇති හැකියාව වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා දිගින් දිගටම. 2006 වන විට, කෙසේ වෙතත්, Cinematch ප්රගතිය plateaued. Netflix දී පර්යේෂකයන් ඔවුන් සිතන හැකි සැම දෙයක්ම පාහේ උත්සාහ කළ නමුත්, ඒ අතරම, ඔවුන් ඔවුන්ගේ පද්ධතිය වැඩි දියුණු කිරීමට උදව් කරන වෙනත් අදහස් පවතින බව සැක කෙරේ. විවෘත ඇමතුම: ඒ අනුව, ඔවුන් දක්වා දේ සමග, එම අවස්ථාවේ දී රැඩිකල් විසඳුමක් විය.

මෙම Netflix ත්යාගය අවසානයේ සාර්ථකත්වයට තීරණාත්මක විවෘත ඇමතුමක් නිර්මාණය කරන ආකාරය වූ අතර, මෙම නිර්මාණ සමාජ විද්යාත්මක පර්යේෂණ සඳහා භාවිතා කළ හැකි අයුරු විවෘත ඇමතුම් සඳහා වැදගත් පාඩම් ඇත. Netflix පමණක් ඔවුන් පළමු විවෘත කැඳවීමක් සලකා බලන විට බොහෝ මිනිසුන් හිතාගන්න දේ වන, අදහස් සඳහා ව්යූහගත නොවු ඉල්ලීම කළේ නැහැ. ඒ වෙනුවට, Netflix සරල ඇගයීම් නිර්ණායක සමග පැහැදිලි ප්රශ්නය මතු කලේ ඔවුන් මිලියන 3 පැවති-ඉවත් ශ්රේණිගත (පරිශීලකයන් කළ නමුත් Netflix නිදහස් කළේ නැහැ කියලා ඇති බව ශ්රේණිගත) අනාවැකි පළ චිත්රපට වර්ගීකරණයන් මිලියන 100 ක් කට්ටලයක් භාවිතා කිරීමට ජනතාව අභියෝග කලේය. පැවති-ඉවත් මිලියන 3 Cinematch ඩොලර් මිලියන 1 ජයග්රහණය කරනු වඩා 10% ක් වඩා හොඳ ශ්රේණිගත අනාවැකි හැකි බව ඇල්ගොරිතමයන් නිර්මාණය විය හැකි ඕනෑම කෙනෙකුට. මෙම පැහැදිලි සහ පැවති-ඉවත් ශ්රේණිගත-අදහස් ඇති Netflix ත්යාගය විසඳුම් ජනනය වඩා පරීක්ෂා කිරීමට පහසු වන බව ආකාරයෙන් සකස් කළ බව ඇගයීම් නිර්ණායක-සංසන්දනය අනාවැකි ශ්රේණිගත අයදුම් කිරීමට පහසු; එය විවෘත කැඳවීමක් සඳහා සුදුසු ප්රශ්නයක් බවට Cinematch වැඩි දියුණු කිරීමේ අභියෝගය හැරී.

2006 ඔක්තෝබර් මාසයේ දී, Netflix (අපි 6 වන පරිච්ඡේදය තුළ මෙම දත්ත නිකුත් කිරීම පුද්ගලිකත්ව ඇඟවුම් සලකා බැලීම ඇත) පාරිභෝගිකයින් 500,000 ක් පමණ පමණ සිට චිත්රපට වර්ගීකරණයන් මිලියන 100 ක් අඩංගු දත්ත සමුදාය නිකුත් කරන ලදී. මෙම Netflix දත්ත චිත්රපට 20,000 ක් පමණ 500,000 පාරිභෝගිකයන් බව විශාල න්යාසය සංකල්පනය කල හැක. මෙම න්යාසයෙන් තුල, 1 සිට තරු 5 (ව ව 5.2) දක්වා පරිමාණයෙන් ණය ශ්රේණි මිලියන 100 ක් පමණ එහි සිටි බැවිනි. එම අභියෝගය මිලියන 3 පැවති-ඉවත් ශ්රේණිගත අනාවැකි පළ අනුකෘතිය තුළ නිරීක්ෂණය දත්ත භාවිතා කිරීම යි.

ලොව පුරා පර්යේෂකයන් සහ අනවසරයෙන් අභියෝගය ඇදී කරන ලද අතර, 2008 දී 30,000 කට වැඩි පිරිසක් එය මත වැඩ කරන (Thompson 2008) . මේ තරගයට ක් පුරා, Netflix 40,000 කට වැඩි කණ්ඩායම් 5000 කට වඩා වැඩි යෝජිත විසඳුම් ලැබී (Netflix 2009) . නිසැකවම, Netflix මේ සියලු යෝජනා විසඳුම් කියවීමට හා තේරුම් නොහැකි විය. මුළු දෙයක් විසඳුම් පරීක්ෂා කිරීමට පහසු වූ නිසා, කෙසේ වෙතත්, සියුම්ව දිව්වා. Netflix යන්තම් පරිගණකය පෙර නිශ්චිතව දක්වා ඇති මෙට්රික් විසින් පවත්වන-ඉවත් ණය ශ්රේණිය අනාවැකි පළ ශ්රේණිගත සංසන්දනය (ඔවුන් භාවිතා කරන විශේෂිත මෙට්රික් මධ්යන්ය-වර්ග දෝෂයක් වර්ග මූල විය) ඇති විය හැකි. එය හොඳ අදහස් කිහිපයක් පුදුම ස්ථාන වලින් පැමිණි නිසා වැදගත් වීමට සිදු වූයේ සියලු දෙනාට, විසඳුම් පිළිගැනීමට Netflix සක්රීය විසඳුම් ඉක්මනින් ඇගයීමට මෙම හැකියාව විය. ඇත්ත වශයෙන්ම, ජයග්රාහී විසඳුමක් නැති පෙර අත්දැකීම් ගොඩනැගිල්ල සිනමා නිර්දේශ පද්ධති බව පර්යේෂකයන් තුනක් විසින් ආරම්භ කරන ලද කණ්ඩායම විසින් ඉදිරිපත් කරන ලදී (Bell, Koren, and Volinsky 2010) .

මෙම Netflix ත්යාගය එක් සුන්දර අංශයක් එය ඔවුන්ගේ විසඳුමක් සාධාරණව ඇති කර ගැනීමට ලෝකයේ සිටින සෑම කෙනෙකුටම සක්රීය බව ය. ජනතාව තම අනාවැකි ශ්රේණිගත උඩුගත විට, ඔවුන් තමන් ගැන තම අධ්යාපනික අක්තපත්ර, ඔවුන්ගේ වයස, ජාතිය, ස්ත්රී පුරුෂ භාවය, ලිංගික හැඩගැස්ම, හෝ කිසිවක් උඩුගත කිරීමට අවශ්ය නැත. මේ අනුව, ස්ටැන්ෆර්ඩ් සිට ප්රසිද්ධ මහාචාර්ය අනාවැකි පළ ශ්රේණිගත ඇගේ නිදන කාමරය තුළ නව යෞවනයෙකු වූ අය ලෙස හරියටම එම ප්රතිකාර කරන ලදී. අවාසනාවකට මෙන්, මෙම බොහෝ සමාජ විද්යාත්මක පර්යේෂණ නොවන සත්යයකි. බවත්, බොහෝ සමාජ විද්යාත්මක පර්යේෂණ සඳහා, ඇගයීම ඉතා කාලය නාස්ති සහ අර්ධ වශයෙන් ආත්මීය වේ, වේ. ඒ නිසා, බොහෝ පර්යේෂණ අදහස් බැරෑරුම්ව ඇගයීමට කවදාවත් ඇති අතර, අදහස් ඇගයීමට ලක් කරන විට, එය අදහස් නිර්මාතෘ වූ අය ඇගයීම් මඟ පාදා දුෂ්කර ය. විසඳුම් පරීක්ෂා කිරීමට පහසු වන නිසා, විවෘත ඇමතුම් පර්යේෂකයන් ඔවුන් පමණක් ප්රසිද්ධ මහාචාර්යවරු විසඳුම් සලකා නම් සිදුරු තුලින් වැටී ඇති බව සියලු විභව පුදුම විසඳුම් ප්රවේශ කර ගැනීමට ඉඩ ලබා දේ.

උදාහරණයක් ලෙස, එක් අවස්ථාවක දී තිර නම සීමොන් ෆන්ක් සමග Netflix ත්යාගය කෙනෙකු තුළ සිය බ්ලොග් අසහාය අගය විසංයෝජනය මත පදනම් වූ විසඳුමක් යෝජනා, අනෙකුත් සහභාගීවන්නන් විසින් කලින් භාවිතා කර නොමැති බව රේඛීය වීජ ගණිතය ප්රවේශයක් පල. ෆන්ක් බ්ලොග් පශ්චාත් එකවර තාක්ෂණික හා පේනවනේද අවිධිමත් විය. හොඳ විසඳුමක් විස්තර මෙම බ්ලොග් හෝ එය කාලය නාස්ති ද? විවෘත කැඳවීමක් ව්යාපෘතිය පිටත, විසඳුම බරපතල ඇගයීම ලැබුණු විට නැහැ. සියලු සීමොන් ෆන්ක් පසු CAL Tech හෝ MIT, මහාචාර්ය නොවේ; ඔහු එම අවස්ථාවේ දී, නවසීලන්තය පුරා කදු සිටි මෘදුකාංග විය (Piatetsky 2007) . ඔහු Netflix දී ඉංජිනේරුවා මෙම අදහස ඊ-තැපැල් තිබුනේ නම් එය, පාහේ නිසැකව බැරෑරුම්ව කර ගැනීමට නොහැකි වනු ඇත.

එහෙත් වාසනාවකට මෙන්, ඇගයීමේ නිර්ණායක අයදුම් කිරීමට පැහැදිලි හා පහසු නිසා, ඔහුගේ අනාවැකි ශ්රේණිගත ඇගයීමට ලක් කරන ලද අතර, එය ඔහුගේ ප්රවේශය ඉතා ප්රබල වූ බව ක්ෂණිකව පැහැදිලි විය: ඔහු මෙම තරඟය සඳහා සිව්වැනි ස්ථානයට නගින, ඉමහත් ප්රතිඵලය අනෙකුත් කණ්ඩායම් මේ වන විටත් වී ඇති බව ලබා දී ප්රශ්නය මත මාස සඳහා වැඩ. අවසානයේ දී, සීමොන් ෆන්ක් ප්රවිෂ්ටය කොටස් සැබවින් ම, හැම බරපතල තරඟකරුවන් විසින් භාවිතා කරන ලදී (Bell, Koren, and Volinsky 2010) .

සීමොන් ෆන්ක් වෙනුවට රහස් එය තබා ගැනීමට උත්සාහ වඩා, ඔහුගේ ප්රවේශය පැහැදිලි කරමින් බ්ලොග් ලිවීම සඳහා තෝරා බව, ද Netflix ත්යාගය බොහෝ සහභාගී පමණක්ම වන ඩොලර් මිලියන ත්යාගය විසින් පොලඹවනු ඇති බව පෙන්නුම් කරයි. ඒ වෙනුවට, බොහෝ මීට සහභාගී බුද්ධිමය අභියෝගය හා ගැටළුව වර්ධනය වන අතර ප්රජා සත්කාරක භුක්ති විඳීමට බවක් (Thompson 2008) , මම බොහෝ පර්යේෂකයන් තේරුම් ගත හැකි බලාපොරොත්තු වන බව හැඟීම්.

මෙම Netflix ත්යාගය විවෘත කැඳවීමක් පිලිබඳ සම්භාව්ය උදාහරණයකි. Netflix විශේෂිත වූ ඉලක්කයක් (චිත්රපට වර්ගීකරණයන් අනාවැකි පල) සමග ප්රශ්නය මතු බොහෝ දෙනා සිට විසඳුම් ලබා ගැනෙන. Netflix ඔවුන් නිර්මාණය කිරීමට වඩා තහවුරු කිරීමට පහසු විය, සහ අවසාන වශයෙන් Netflix හොඳම විසඳුම තෝරා නිසා මේ සියලු විසඳුම් ඇගයීමට ගැනීමට හැකි විය. ඊළඟට, මම මේ ප්රවිෂ්ටය ම ජීව විද්යාව සහ නීතිය සඳහා භාවිතා කළ හැකි අයුරු ඔබට පෙන්වන්නම්.