第1315章 百视达重新上线(1/1)
2011年11月25日,星期五。
nba劳资双方达成协议的同一天,在没有任何提前宣传的情况下,已经荒废许久的百视达线上业务重新开启了。
尽管还使用百视达的域名依托百视达的名号,新的百视达网站却跟以往完全不同了,甚至可以说跟原百视达的关系只剩下一个名字。
新百视达提供三种业务并不包括原来的dvd租售业务,取而代之的是在线流媒体播放、视频分享和在线直播。
在线流媒体播放业务瞄准的对手是奈飞,只要每个月支付镁元就可以在新百视达的网站上随意观看超过两万部电影。
当然,铧国有一句老话叫做“一分钱一分货”,这话放之四海而皆准,放在镁国也一样准。
新百视达的月租费用便宜,主要原因是片库太烂了,内容大多是百视达之前购买下来的各种老电影版权,这些电影主要集中在七八十年代,九十年代的电影只占20%左右,新世纪的电影更是只有10%,至于各种最新的好莱坞大片,抱歉,一个都没有!
视频分享业务瞄准的对手是油管。
二零零六年谷歌斥资亿镁元收购了创立仅仅一年多的油管,当时被很多人认为是疯了。
结果光是去年,油管就为谷歌带来了超过十五亿镁元的净收入,可以说谷歌当初做了一笔特别合算的生意。
二零一一年的油管已经成长为全球最大的视频网站,拥有超过七亿用户,全世界用户每天都在油管上花费几亿小时。
想要分油管一杯羹的视频网站不计其数,百视达只是其中的一个罢了。
在线直播的直接竞争对手是twitch,这是一个今年六月份才刚刚创立的电子竞技视频平台,视频游戏玩家可以在平台上实时地观看其它玩家的游戏情况。
李睿把九间房的那一套直播方案复刻到了新百视达网站上,不但有游戏玩家的实时直播,还另外开辟了美女频道,游戏和美女这两个年轻男人最喜欢的要素齐聚,就不信吸引不来用户。
随着百视达网站上线的,还有张铭开发的协同过滤算法,
这种算法可以将用户进行分组并有针对性的推荐电影,其实就是前世铧文热点个性化分发和智能推荐的雏形。
表面上看起来,李睿这是在丰富百视达的推荐系统,实际上是为了帮助张铭尽快完成算法研究。
为了积累足够的数据,新百视达不但使用了百视达之前的所有dvd电影租售数据,还推出了一个电影评分系统。
根据正面或者负面评价的重合度来给用户进行聚类,进而通过用户喜欢的电影来进行推荐。
为了让这套系统发挥作用,李睿和张铭采取了游戏化设计,用户收藏、观赏、评价电影之后都会获得各种不同的成就奖励,当用户浏览新百视达网站的时候,系统会利用各种方式吸引或者是诱惑他们给电影评分,只要有足够多的用户提供更多的评价,就能为数据库提供最准确的数据支持,构建一个可以预测用户电影偏好的协同过滤流程,在权衡众多关键因素后向用户推荐电影。
目前这个算法还比较稚嫩,未来需要经过不断的进化。
为了让这个进化的过程加快一点,李睿推出了重金悬赏。
百视达大奖!
这是一个面向机器学习和数据挖掘的奖项,旨在提升协同过滤算法的预测能力,凡是能够将算法准确率提升10%的团队,将会获得百视达颁发的一百万镁元奖金!
具体量化指标为rmse--预测的评分与真实评分相差的均方根(rootmeansquarederror),张铭的算法目前的rmse得分是,谁能将这个得分降低到或更低,就能拿到一百万!
李睿确实没有为新百视达的上线做任何宣传,但他在推特、脸书、reddit和其他各种网络媒体上同时发布了百视达大奖的消息,立刻引发了全世界科学家、数学家和算法研究者的关注。
……
新泽西,弗伦翰公园,这里距离曼哈顿有九十分钟的火车车程,看不到大城市的繁华和华尔街的行色匆匆,有的只是一大片绿色的原野和郁郁葱葱的大树。
镁国电话电报公司香农实验室就座落在这里,一大片简洁的建筑之中,到处摆满了早期的电话机和各种已经可以称之为古董的电子设备。
克里斯·沃林斯基是实验室的执行董事,他正坐在二层的休息室里摆弄着手机,以便放松一下被各种数据占据的大脑,刚刚刷新出来的reddit页面上,忽然蹦出了一个吸引眼球的标题。
【想拿百万镁元大奖吗?百视达大奖等待着你!】
百万镁元?
百视达?
这两个词语都深深吸引到了沃林斯基的注意力,立刻点击那个帖子。
看完内容之后,他又马上登陆百视达网站,果然发现这个被认为已经死去的网站不知什么时候复活了,干净整洁的页面,井井有条的排列,以及三大新业务板块都在昭告世人:那个曾经统治着全镁国家庭电视机的巨头又回来了!
在沃林斯基年轻的时候,曾经也是百视达忠实的用户,当然他早已经抛弃老旧的百视达转投奈飞的怀抱,但看到百视达起死回生还是有些激动。
更何况他对百视达提供的百万镁元大奖很感兴趣。
要知道,他的实验室里就有一个数据挖掘小组,多年来一直都在预测客户的潜在行为。
数据挖掘其实也是一种算法,是在庞大数据集中寻找预测性或关键性模式的过程。
比如通过对谷歌页面的几千万次检索,判断哪些客户更有可能购买苹果手机?
或者是通过对于信用卡消费情况的数据分析,判断什么样行为的客户更容易成为欺诈犯?
再或者对某个破产群体的数据分析之后,研究类似人群最有可能面对的风险是什么?
沃林斯基觉得,百视达这个大奖就是为他的数据挖掘小组量身定做的,他立刻用手机给小组的二十几个成员群发了短信,把大奖链接和内容告诉了他们。
很快,一条条回复如同雪片似的返回。
“来吧,让我们一起争夺百万大奖吧!”一个叫做贝尔的员工这样说着。
与此同时,在镁国,在欧洲,在铧国,在全世界很多地方,许多天资聪颖的人也都发出了这样的声音。
区区百万镁元,李睿就让这些全球最聪明的脑袋集合到一起,为完善张铭的算法开始努力奋斗了。