Intetix Foundation（英明泰思基金會）由從事數(shù)據(jù)科學(xué)、非營利組織和公共政策研究的中國學(xué)者發(fā)起成立，致力于通過數(shù)據(jù)科學(xué)改善人類社會和自然環(huán)境。通過聯(lián)絡(luò)、動員中美最頂尖的數(shù)據(jù)科學(xué)家和社會科學(xué)家，以及分布在全球的志愿者，我們創(chuàng)造性地踐行著我們的使命：為美好生活洞見數(shù)據(jù)價值。
原文：http://techblog.netflix.com/2014/06/optimizing-netflix-streaming-experience.html
原作者：Nirmal Govind
2007年的1月16日，Netflix推出了一個新功能：會員可以在瀏覽器上直接在線觀看電影，而無需再等待Netflix的紅色郵包。該項目對Netflix和娛樂行業(yè)來說是一個標志性的轉(zhuǎn)變。如今，Netflix每個月有超過10億小時的電影流推送給來自40多個國家的4800萬名會員。同時，Netflix占據(jù)了美國超過三分之一的高峰期下行網(wǎng)絡(luò)流量。這使其獲得了大量的數(shù)據(jù)。
Netflix利用大數(shù)據(jù)進行深度分析和算法預(yù)測，以此為會員提供最好的觀影體驗。根據(jù)用戶的觀影偏好來做個性化推薦就是一個很好的例子。Netflix甚至為此舉辦了比賽——Netflix大獎賽（始于2007年）。Netflix正在關(guān)注的另一個領(lǐng)域是流媒體體驗質(zhì)量（QoE)，即會員在Netflix觀影時的用戶體驗。以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)科學(xué)和算法模型對提升質(zhì)量體驗大有裨益。
Netflix致力于提供杰出的流媒體服務(wù)并大力發(fā)展流算法和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（如Netflix建立的開放連接內(nèi)容交付平臺）以提供良好的流媒體體驗質(zhì)量。Netflix憑借流媒體服務(wù)在2012年贏得了“黃金檔艾美工程獎”（Primetime Emmy Engineering Award）。為了更專注于“流科學(xué)”， Netflix建立了一個新的團隊，通過研究數(shù)據(jù)算法，來改善流媒體體驗質(zhì)量（QoE）。本文會簡明地概括Netflix需要解決的問題，包括，
·了解流體驗質(zhì)量對用戶行為的影響；
·為每個會員創(chuàng)造個性化的流體驗；
·基于會員的觀看記錄決定在邊緣服務(wù)器緩存什么電影和節(jié)目；
·根據(jù)觀看記錄和用戶反饋在目錄中提高Netflix內(nèi)容的技術(shù)質(zhì)量。
了解流體驗質(zhì)量對用戶行為的影響
用戶行為是指用戶與Netflix交互的方式。Netflix使用數(shù)據(jù)去理解和預(yù)測這些行為。例如，一個產(chǎn)品中細微的改變會對Netflix用戶的觀看時長產(chǎn)生多大影響？為了提升流體驗，Netflix研究了對用戶行為產(chǎn)生影響的體驗質(zhì)量指標。其中一個指標是再緩沖率，表征的是暫停視頻播放以等待數(shù)據(jù)下載至本地緩存的頻率。另一個指標，比特率，是指畫面質(zhì)量——比特率越低，畫面越模糊。再緩沖率和比特率之間的關(guān)系很有趣。由于網(wǎng)絡(luò)容量有限，過高的比特率將會增加容量達到極限的風(fēng)險；而當(dāng)本地緩存中的內(nèi)容播放完，又不得不暫停視頻播放以重新緩沖。怎么樣在這中間達到一個平衡呢？
還有很多指標可以用于描述用戶的體驗質(zhì)量，但是各項指標對用戶行為的影響，以及指標之間的權(quán)衡都需要Netflix深入的研究。更專業(yè)地講，Netflix需要確定一個映射函數(shù)用以量化和預(yù)測用戶體驗質(zhì)量的變化是對用戶行為的影響。這一點非常重要，它可以讓Netflix更好的調(diào)整算法，高效提升用戶觀影感受。
提升流體驗
Netflix的流媒體供應(yīng)鏈：在各個環(huán)節(jié)優(yōu)化流體驗
當(dāng)會員瀏覽Netflix時我們應(yīng)如何利用數(shù)據(jù)提供最佳用戶體驗？
創(chuàng)造個性化流媒體體驗
方法之一是當(dāng)用戶播放影片時觀測算法在實時和近實時下運行情況，以此選擇相應(yīng)的視頻比特率、服務(wù)器地址等等。利用上文所述的映射函數(shù)，對大量數(shù)據(jù)進行分析，可以在總體上優(yōu)化用戶體驗，甚至可以通過函數(shù)分析每位會員的“體驗質(zhì)量偏好”，以提供個性化流體驗。此外，為用戶提供個性化體驗也要考慮用戶網(wǎng)絡(luò)情況，設(shè)備，地理位置等等。比如，用戶在家庭高速網(wǎng)絡(luò)中的需求和用戶體驗與在低速手機網(wǎng)絡(luò)中有很大不同。
優(yōu)化內(nèi)容緩存
大數(shù)據(jù)在內(nèi)容交付端也有一系列作用。Netflix擁有一個名為“開放連接”的內(nèi)容交付平臺，這一平臺用于管理與Netflix合作的ISP（網(wǎng)絡(luò)服務(wù)供應(yīng)商）。ISP可以通過公共網(wǎng)絡(luò)交換機直接連接到Netflix的服務(wù)器，或者由ISP代理提供Netflix的服務(wù)。這里的核心理念在于縮短用戶與內(nèi)容間的網(wǎng)絡(luò)距離從而為會員提供良好的用戶體驗。
值得思考的是如何利用會員在Netflix上的瀏覽行為優(yōu)化內(nèi)容緩存。Netflix擁有數(shù)百萬會員和數(shù)量龐大的產(chǎn)品，然而用戶設(shè)備存儲能力有限，如何優(yōu)化內(nèi)容緩存才能在會員觀影時不超出本地緩存能力。
提升內(nèi)容質(zhì)量
提升用戶體驗的另一種方法是進行內(nèi)容質(zhì)量控制。比如電影和節(jié)目中的視頻、音頻、一般字幕、可隱藏字幕等都可引入這一過程。在一部視頻放置到內(nèi)容服務(wù)器之前，Netflix會對數(shù)字化視頻進行編碼和質(zhì)量檢驗。品目繁多的產(chǎn)品被譯成多種語言傳播到各個國家。確保公司提供的影片和節(jié)目沒有字幕錯誤、編碼錯誤等質(zhì)量問題著實是一個挑戰(zhàn)。
除了內(nèi)容質(zhì)量檢測之外，Netflix也會傾聽會員對于質(zhì)量問題的反饋。然而用戶的反饋是五花八門的，可能包含了一些跟質(zhì)量不相關(guān)的問題（比如由于網(wǎng)絡(luò)連接不暢導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)錯誤）或者是關(guān)于會員口味和偏好的反饋。說實話，識別真正有效的反饋無異于大海撈針。
Netflix通過結(jié)合會員反饋意見和與瀏覽行為相關(guān)的內(nèi)在因素，建立模型來預(yù)測某一特定的內(nèi)容是否存在質(zhì)量問題。例如Netflix可以檢測觀看模式確認產(chǎn)品質(zhì)量是否有問題。如果在一個節(jié)目的某個時間節(jié)點觀看量大幅下降并且會員提供了相關(guān)反饋信息，那么這段節(jié)目很有可能存在質(zhì)量問題。運用自然語言處理和文本挖掘技術(shù)可以構(gòu)建強大的機器學(xué)習(xí)模型。這一模型可用于提升線上內(nèi)容的質(zhì)量，還可以利用會員提供的信息建立起質(zhì)量控制的良性循環(huán)機制，更換不符合會員期望的內(nèi)容。Netflix正在向國際擴張業(yè)務(wù)，隨著新的影片和節(jié)目的增加以及翻譯語言的增加，質(zhì)量控制變得更有挑戰(zhàn)性。
以上是Netflix在創(chuàng)新使用數(shù)據(jù)建立模型和算法為每位會員提供卓越觀影體驗的幾個例子。在流媒體領(lǐng)域還有許多其他問題可受益于數(shù)據(jù)科學(xué)。
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