30.05.2025

0

Beğenme

23

Görüntülenme

Netflix Tahmin sistemi

🎬 Netflix Neden Bu Diziyi Önerdi? – Öneri Sistemlerini Sezgisel Olarak Anlamak

Hayatımızda onlarca dizi, yüzlerce film var. Ama her akşam karşımıza "Sana özel seçtik" diyerek bir liste çıkıyor. Peki Netflix, Spotify ya da YouTube hangi içeriği bize önereceğini nereden biliyor?

Veri bilimi dünyasında buna öneri sistemleri (recommendation systems) diyoruz. Ama bunu karmaşık formüllerden önce basit bir insan davranışı üzerinden anlamaya çalışalım.


👥 Bir Kafede Oturuyorsun...

Arkadaşın diyor ki: “Sen romantik komedileri seviyorsun ya, Palm Springs’i mutlaka izlemelisin!”

Bu öneri, arkadaşının seni tanımasından kaynaklı. Hatta şunlara dayanıyor olabilir:

  • Daha önce izlediğin ve beğendiğin filmleri biliyor.
  • Kendi izlediği filmlerden hangilerinin sana uygun olduğunu sezebiliyor.
  • Ortak zevklerinizi tanımış durumda.

İşte öneri sistemleri de bunu yapmaya çalışıyor, sadece daha fazla veriyle ve algoritmalarla.


🤖 Netflix Ne Yapıyor?

1. İzleme geçmişin: Hangi dizileri sonuna kadar izledin? Hangi türleri sık açıyorsun? Bunlar "senin ilgi alanlarını" çıkarır.

2. Sana benzeyen kullanıcılar:

Seninle benzer içerikleri izleyen başka kullanıcıların senin izlemediğin ama onların beğendiği içerikler önerilebilir.

3. İçerik benzerliği:

Eğer bir diziyi çok beğendiysen, onun türüne, oyuncularına veya izlenme tarzına benzer diziler önerilir.

Bu yöntemlerin bazıları içerik tabanlı (content-based), bazıları ise işbirlikçi filtreleme (collaborative filtering) olarak adlandırılır. Ama isimler önemli değil, mantığı sezmek önemli.


🧠 Özetle: Öneri Sistemleri Birer “Tahmin Makinesi”dir

Öneri sistemleri seni yakından tanımaya çalışır. Ne izlediğini, ne zaman izlediğini, hatta neyi izleyip yarım bıraktığını bile analiz eder. Sonra da diyor ki:

“Sen daha önce X’i sevmiştin, o zaman muhtemelen Y’yi de seversin!”

Bu tahmin sürecinin içinde:

  • Matematiksel benzerlik ölçümleri (örneğin kosinüs benzerliği),
  • Makine öğrenmesi algoritmaları (örneğin matrix factorization),
  • Ve büyük ölçekli veri işleme teknikleri var.

Ama hepsi özünde insan davranışını modellemeye çalışıyor.


🎁 Son Söz

Netflix’in sana bir içerik önermesi, yalnızca “popüler” olduğu için değil. Senin geçmiş davranışlarına, başkalarının seçimlerine ve içeriklerin benzerliklerine göre yapılmış kişisel bir tahmindir.

Öneri sistemleri, veri biliminin hayatımıza ne kadar sessizce ama güçlü şekilde dokunduğunun çok güzel bir örneği.

Veri Bilimi 101
İleri Python
Veri Analizine Giriş

Yorumlar

Kullanıcı yorumlarını görüntüleyebilmek için kayıt olmalısınız!

Efsa Tortuk

Konum

Mersin, TR

© 2021 Patika Dev

facebook
twitter
instagram
youtube
linkedin

Disclaimer: The information /programs / events provided on https://patika.dev and https://risein.com are strictly for upskilling and networking purposes related to the technical infrastructure of blockchain platforms. We do not provide financial or investment advice and do not make any representations regarding the value, profitability, or future price of any blockchain or cryptocurrency. Users are encouraged to conduct their own research and consult with licensed financial professionals before engaging in any investment activities. https://patika.dev and https://risein.com disclaim any responsibility for financial decisions made by users based on information provided here.