Разраб потратил месяцы, чтобы раскусить алгоритмы Netflix. И у него получилось

Netflix давно превратил рекомендации в искусство: система подбирает контент так, что у вас почти не остаётся шансов уйти без нового сериала.

И вот, разработчик на BeyondIT решил копнуть глубже, месяцами изучая, что там внутри.

Выяснилось, что в основе всё ещё лежит матричная факторизация времён Netflix Prize: вкусы пользователя × характеристики фильма = прогноз оценки.

Но поверх этого — нейросети, десятки сигналов (от времени суток до устройства), и даже A/B-тесты обложек, чтобы заставить вас кликнуть.

Под капотом привычные большинству разработчиков инструменты: Kafka, Spark, кэш в памяти и edge-вычисления.

@your_tech