VRPinea之前曾推送过一篇有关威尼斯电影节VR相关的文章（传送门：威尼斯电影节今晚开幕，你猜今年的VR单元大奖花落谁家？）。 强体验下的难题，VR影片该如何应对？...VR的强体验感让人惊喜，但由于当前大部分的VR影片都处于探索阶段，镜头语言和导演逻辑与普通影片的截然不同，使得VR影视内容从业者必须解决“如何让用户根据我的逻辑进行持续观看”这一难题。...虽然《黑客军团》VR版仅会在电视上播放一次，但好在，观众通过Android 和iOS上的《Within》 App也可下载观看，HTC Vive和Oculus Rift的用户也可观看。...《Planet of the Couches》 看过《辛普森一家》的人都知道，在每集片头曲后都有一个“沙发时刻”，辛普森一家人会以各种各样的形式出现在客厅沙发上，然后出现各种各样极富创意的场景。...而关于这六部VR影片最终的获奖结果，我们将随时关注，并在第一时间进行推送，感兴趣的朋友请持续关注我们的微信公众号。
如，亚马逊推荐新书给你，网飞公司试图推荐新电影给你，等等。这些推荐系统，根据浏览你过去买过什么书，或过去评价过什么电影来判断。这些系统会带来很大一部分收入，比如像亚马逊和网飞这样的公司。...例如，如果一位用户正在观看电影 x(i)，我们可以寻找另一部电影x(j)，依据两部电影的特征向量之间的距离 ∥x(i)-x(j) ∥ 的大小。...通过这个方法，希望你能知道，如何进行一个向量化的计算来对所有的用户和所有的电影进行评分计算。同时希望你也能掌握，通过学习特征参数，来找到相关电影和产品的方法。...我们首先需要对结果 Y矩阵进行均值归一化处理，将每一个用户对某一部电影的评分减去所有用户对该电影评分的平均值： ? 然后我们利用这个新的 Y 矩阵来训练算法。...同时，我们目前是对行进行均值归一化，以解决当一个用户没有对任何一部电影进行评分时的情况；同样，如果一部电影没有被任何一个用户所评分过，我们也可以对矩阵的列进行均值归一化，以解决这个问题。
如果一个用户观看了一部由布拉德·皮特主演的动作片，那么记录用户的观看时长就很重要。 因为如果用户选择了这部电影，但只观看几分钟便关闭了电影，对于该电影来说，这可不是一个好信号。...假设一个用户喜欢观看“战争”和“枪战”电影，但是却被推荐了爱情片，你觉得他的用户体验如何呢？肯定很差。 人们对于糟糕推荐的恐惧也是创建、管理、收集和清洗数据对于推荐引擎愈加重要的原因。...将电影信息和用户观看模式信息组合使用将使推荐变得更加强大，从而促进互动以及内容被更多人发现。 好的，现在这里为你准备了一个问题。 当你拥有大量电影信息而毫无用户信息时，该如何进行推荐？...反馈系统：监测推荐 在设计推荐系统时，关于推荐质量的信息收集也十分重要，比如，如果你向一位用户推荐了三部电影，他选择其中的任意一部了吗？如果用户选择了其中一部，那么他是否观看这部电影超过了X分钟？...个性化邮件和推送通知的能力在促进互动和市场营销活动中非常重要。 结语 我希望这篇内容（电影）推荐引擎的介绍性文章能够对你有所帮助，使你可以对这个OTT工具链中有趣且重要的一部分有所了解。
我们拿一部电影来举例子 ：如果你在 Netflix 上看了一部糟糕的电影，它会告诉你一些关于 Netflix 上的内容质量的事情，因此你会认为 Netflix 有些方面做得不够好。...Endomondo 电影和音乐不是在线消费的唯一内容。Endomondo 是另一个提供在线服务的网站样例。这个社交健身运动网通过允许用户使用运动跟踪器来收集关于用户活动的统计数据。...6 重播 ：重播对于电影和音乐来说可能都是积极的信号，但对于提供教育视频的网站来说，可能表示该专题太难了。 这些步骤适用于大多数流媒体商品。如何从流式商品收集证据取决于所使用的播放器类型。...保存评分 当用户添加评分时，它是一个事件，并且该事件应该像其他事件那样被保存在证据中。它可能也值得被直接保存在你的内容数据库中，这样当你向用户展示内容时，同时显示该内容的平均评分。...本书分为两部分，第一部分侧重于基础架构，主要介绍推荐系统的工作原理，展示如何创建推荐系统，以及给应用程序增加推荐系统时，应该如何收集和应用数据；第二部分侧重于算法，介绍推荐系统的算法，以及如何使用系统收集的数据来计算向用户推荐什么内容
作为电影宣发策略中重要的一部分，2017年三月底，华纳兄弟宣布与HTC Vive达成战略合作。HTC Vive将在《玩家一号》的世界基础上打造多款VR内容，并通过Viveport进行内容分发。 ?...体验中，用户可以体验爱丽丝这个角色面对僵尸时最强劲的战斗，并使用触觉技术模拟僵尸袭击。 同年6月，索尼影业VR部门宣布与英特尔合作，为电影《蜘蛛侠：英雄归来》开发了VR体验。...该体验深入女主角少佐草薙素子的心灵世界，探索她的记忆，这其中还包括了电影片头少佐草薙素子从楼顶跳下以及破窗而入大战一群艺妓机器人和黑衣人的场面。...此外，派拉蒙还将与VR公司Big Screen合作，启用VR虚拟电影院项目，举行3D版《壮志凌云》的VR首映活动，让用户无需出门，在家用VR设备免费获得剧院观看电影的体验。...，当前VR的保有量，并没有让大厂大举进军的欲望，制作出的内容无人观看，则是大厂顾虑的另一个点。
就像取消滞纳金等于取消了家庭娱乐租赁市场的一个决定性惯例(消费者也非常不喜欢这种惯例)一样，Netflix希望消除典型电影租赁体验的另一个缺陷——浪费时间租赁一部糟糕的电影。...多年来，零售业务一直是Netflix不断增长的一个可靠且行之有效的收入来源，但与新产品发布同时停止销售的决定表明，零售业务从未成为Netflix中长期增长战略的一部分。...这部电影的预算为600万美元，从一个未具名非洲国家的儿童士兵的角度描述了战争的恐怖。这部电影在Netflix的流媒体服务上发行，同时在美国进行了有限的院线发行——这也是Netflix的第一部。...《纸牌屋》区别于其他有线电视和网络节目的另一个因素是它的预算。《纸牌屋》的制作预算为1亿美元，对于一部尚未证实的电视剧来说，预算是巨大的，对于一部非HBO电视制作来说，预算几乎是前所未有的。...为了帮助你的用户，请问自己一个简单的问题:"我的产品是怎样让我的用户的生活变得更容易的?" 如何改进你的产品。
为了解释这个概念，让我举一个例子吧： 假想你是一个飞机引擎制造商，当你生产的飞机引擎从生产线上流出时，你需要进行QA（质量控制测试），而作为这个测试的一部分，你测量了飞机引擎的一些特征变量，比如引擎运转时产生的热量...假使我们是一个电影供应商，我们有 5 部电影和 4 个用户，我们要求用户为电影打分，结果如下图所示，"?" 表示没有进行打分。...那么每一部电影都有一个特征向量，如 x^{(1)} 表示第一部电影的特征向量，其值为 \left[\begin{array}{l}1 \\0.9 \\0\end{array}\right] ，其中的...2.3 协同过滤 在之前的基于内容的推荐系统中，对于每一部电影，我们都掌握了可用的特征，使用这些特征训练出了每一个用户的参数。相反地，如果我们拥有用户的参数，我们可以学习得出电影的特征。...例如，如果一位用户正在观看电影 x^{(i)} 我们可以依据两部电影的特征向量之间的距离的大小寻找另一部电影 x^{(j)} ，然后推荐给他。
有些人喜欢特定类型的电影，比如惊悚片、爱情片或科幻片，而另一些人则喜欢主演和导演。当我们考虑到所有这些因素时，要概括一部电影并说每个人都会喜欢它是非常困难的。...在我们的例子中，这个特定于领域的项目是一部电影，因此，我们推荐系统的主要重点是在给定用户的一些数据的情况下，过滤和预测哪些是用户更喜欢的电影。 有哪些不同的过滤策略? !...这是通过找到被同一用户评价/观看/点赞/点击的每一对物品，然后在所有同时评价/观看/点赞/点击的用户中测量那些被评价/观看/点赞/点击的物品的相似性，最后根据相似性分数推荐它们。...让我们开始编写我们自己的电影推荐系统 在这个实现中，当用户搜索一部电影时，我们将使用我们的电影推荐系统推荐排名前10的类似电影。我们将使用基于项目的协同过滤算法。...因此，考虑到所有这些因素和一些反复试验，我们将通过为最终数据集添加一些过滤器来减少噪声。 至少有10个用户对一部电影进行了投票。 为了使一个用户有资格，至少50部电影应该由用户投票。
在今年圣丹斯电影节的开幕式上，和往常一样，有两部电影进行了首映，并获得了记者及影评人的最大关注。第一部电影是《What Happened,Miss Simone?》...这部电影由Netflix公司投资，这项投资至少一部分是基于公司搜集的用户信息数据的：搜集的信息包括我们观看什么，什么时候观看，对观看的节目如何评价，甚至我们何时点击回放。...第二部首映影片是一部叫做《The Bronze》的喜剧，电影将一位电视明星Melissa Rauch（《生活大爆炸》里的 Bernadette ）塑造成了一位粗俗的体操运动员；影片的高潮是一些生动的体操色情镜头...《The Bronze》尽管也收获了一些笑声，但目前在“烂番茄”（电影评论网站）上的评价只有百分之十，并且影评人在该网站上称“看完这部片子是对自己的惩罚”，以及“一部没有内涵的愚蠢讽刺片”。...但是，当我几年前报道一个关于Netflix公司跨文化跟影迷交流的故事时，我开始感到他们的最大赌注似乎最终都是由一个独特狂热的发行人引领的，例如David Fincher (《纸牌屋》), Jenji Leslie
一个被编程以体验人类情感的机器人男孩踏上了自我发现的旅程。 超验骇客 《超验骇客》是一部科幻电影，耗资1亿美元。...《我，机器人》 《我，机器人》是一部2004年的美国新黑人反乌托邦科幻动作片。...超能查派 如果您以前看过“黑客帝国”，那么当您观看“超能查派”时，您会注意到两部电影都使用相同的概念。这部电影的视觉效果很棒而又奇妙。这部电影具有令人难以置信的特殊效果。...伯德与达蒙·林德尔洛夫（Damon Lindelof）共同撰写了电影的剧本，该电影改编自伯德，林德尔洛夫和杰夫·詹森的原始故事。...这部电影暗示主角通过与机器人的友谊找到相对的和平，与此同时，它拒绝了机器人拥有任何意识的观念，这也许是最有趣的。一部引人入胜的电影，利用机器人的思想作为反映自我的工具，而不是机械他人的奥秘。
现在，让我们采用这个简单的系统，并把组件替换成保护和分发视频内容的技术。看看我们得到了什么？ 从上图中可以看出，我们想要向认证用户安全地发送一部电影。...注意：以上只是用户身份验证的简化版本，专业的DRM厂商需要更复杂的验证流程。 地域封锁 当内容供应商想要阻止一部电影在某些地区的播放，就会使用地域封锁。...和用户身份验证类似，这是大多数DRM厂商的附加服务。当用户按下播放键播放某部特定电影时，DRM厂商的服务器就可以检查这部电影是否可以在用户所在地区观看。...假如一个黑客获得了某部电影的密钥，在密钥轮换的情况下，他就只能观看这部电影的一小部分，因为其他部分使用了不同的密钥。除此之外，通过使用多重密钥，你可以将不同的许可规则对应视频内容的不同部分。...比如，某部电影的“幕后独家部分”只向Premium会员开放，其他免费订阅用户只能观看余下的电影内容。 离线播放 当网络连接不可用时，某些服务会提供离线播放视频。
有人在微信上给你推荐了一部片，你要是想在手机上直接看，一共需要几步？ 首先，你得在手机上装个视频 app，然后退出微信，打开视频 app，搜索影片，点击观看。习惯了这个过程，好像也没什么不妥。...「腾讯视频」小程序的首页，并没有堆砌大量的视频推荐，而是以「海报+卡片」形式，推荐一部时下热门流行的视频节目，页面十分精美。 你只需左右滑动，就能浏览其他热门精选和兴趣推荐。...对于非 VIP 用户而言，五秒即可跳过广告的设定十分亲民。此外，观看历史的记录和跳过片头的设置在用户体验上也显得很贴心。美中不足的是暂时还不支持 QQ 账号的绑定以及 VIP 会员的购买。...是如何取舍的？ 我们对小程序与 app 的定位有所不同，且因小程序本身的一些能力限制，我们在小程序上做了减法，主要满足用户最核心的视频观看的诉求。 通过极简的界面设计和沉浸式的体验，吸引新用户。...但小程序无需安装的优势还是非常吸引人，我们也希望更多用户能通过小程序来接触到腾讯视频。 说到用完即走，它是一个特性，一种理念，并不能以用户的使用时长来判断是否是用完即走。
Macdonald执导的是一部60秒的雷克萨斯轿车商业广告片，剧本来自科技巨头IBM的Watson人工智能平台。...例如，以动作、枪战开场的电影，如2008年《黑暗骑士》片头的劫案或2010年《驯龙高手》开场的战斗，其票房收入比以回忆叙事开头的电影好13倍。...加拿大大众媒体和娱乐公司Entertainment One（简称eOne）正在将两部Wattpad（总部在多伦多的在线阅读与写作分享平台）上的小说改编成电视剧，其中包括一部名为《The Numbered...》的反乌托邦小说，Wattpad通过技术分析发现不少用户喜欢其中一个同性恋角色，这也使得eOne在电视版本里保留了这个角色。...包括索尼影业在内的一些电影公司正在使用该研究所的机器学习工具来推进多元化和包容并存的倡议。
从让所有已经评价过电影的用户 j 的偏好特征和电影的特征相乘算法会预测出一个用户可能对当前电影的评价然后和实际用户对电影的评分相比较，通过优化参数，得到电影的特征。...从多部电影中学习特征 上面的代价函数只是针对一部电影的，为了学习所有电影的特征，我们将所有电影的代价函数求和 ?...Note 对于上述电影推荐系统的问题仅仅建立在每位用户都对数个电影进行了评价，并且每部电影都被数位用户评价过的情况下，这样才能重复这个迭代过程来估计出 和 协同过滤算法 指的是当你执行算法时，要观察大量的用户的实际行为来协同地得到更佳的每个人对电影的评分值...，因为如果每个用户都对一部分电影做出了评价，那么每个用户都在帮助算法学习出更合适的特征，然后学习出的特征又能预测其他用户的评分。...，但是我们可以用这些数据作为给用户推荐电影的依据 例如，如果一位用户正在观看电影 ，我们可以寻找另一部电影 ，依据两部电影的特征向量之间的距离||x(i)-x(j)||的大小判断这两部电影的特征相似度
一位名叫Ammaar Reshi的湾区设计师用上述两个生成AI模型，成功做出一部蝙蝠侠的动画小电影，效果也是相当可。...片头雷鸣电闪，直接把蝙蝠侠阴郁暗黑风格拿捏住了，还挺有蒂姆・波顿调调： 室内场景也颇具质感，蝙蝠标志细节好评： 蝙蝠侠现身，瓢泼大雨和由近到远的蝙蝠，特效跟台词呼应： 目前，该视频在推特已吸引...有网友跟着作者指引，自己也做了一个，效果似乎更好： 还有网友皮了一下。建议作者跟DC（蝙蝠侠出品方）分享下该视频，看看他们会不会送来律师函。 那么，这个动画如何一步步做出来的？...（完整视频链接已附在文末，百特曼粉丝别错过） 如何做出一部蝙蝠侠电影？ 据作者自己分享，他做视频动机源于——喜欢电影反派谜语人，最近又看到Twitter上其他网友分享AI制作内容的相关创意及方法。...尽管目前，AI生成内容争议仍存在，但基于AI创造的作品及应用却迅速丰富起来。 早前，人们只是拿AI做小说创作，纽约知名作家Keaton Patti就曾尝试让AI刷了1000小时蝙蝠侠电影，自己写一部。
从性别分布上看，《红海行动》和《唐人街探案2》男女分布较为平均，但是观看《我不是药神》的男性比例要显著多于女性。...（2）票房电影和流量电影的观众特征比较 我挑选了两部流量电影，一部是杨幂的《宝贝儿》，另一部是吴磊的《阿修罗》。...我们尝试简单地爬取《红海行动》和《我不是药神》豆瓣短评的用户昵称、评论内容、评论日期、点赞数（其他用户对该条评论的点赞）和星级数（用户给电影的打分，50对应5星评价），为下一步的分析做准备。...2.电影评分时间走势分析 在仔细分析两部电影的评论数据之前，我们先看一下两部电影的评分走势。该步骤主要是为了查看两部电影的影评是不是存在恶意“差评”或者“水军”刷分的情况，保证两者比较的公平性。 ?...但是同时作为一部写实的战争片，它又自带“血腥”的负面属性，这也和我们在电影人群画像部分的分析中看到的年龄分布偏“中老年化”相吻合。血腥的战争镜头可能不适合低龄观众观看。
为了全面考察和反馈，我注册了Disney+的免费试用（该试用期为7天），并在测试结束时将其删除。 安装和启动 Disney+开局艰难。启用几天后，迪士尼宣布该服务拥有超过1000万订阅者。...在测试中，我们确实观看了《曼达洛人》（新《星球大战》的赏金猎人系列）来了解其卖点。简而言之，该节目将主要吸引的将会是铁杆粉丝。至于它是否值每月7美元，则完全是另一个问题。...毫无疑问，铁杆粉丝会在每集播出时都想看，但该节目很难让一般人想要追下去。 目前，Disney+确实拥有500余部电影以及一系列电视剧，并且有望提供更多内容。...但是目前来讲，它实际上只是“儿童和公主”，“星球大战和超级英雄”，还有一部分为了提高质量的《国家地理》的内容。...尽管该节目现在是Mouse House的一部分，但该节目仍在FXX电缆频道上进行定期播放，并且可以通过DVD / Blu-ray观看。
著名影评人周黎明介绍，《纸牌屋》改编自80年代的一部英国迷你剧《纸牌屋》，原型是撒切尔夫人的一个助理，手下的人帮她竞选了首相，结果答应的官职没有给他，为了报仇把当时的丑事全部写出来拍成了一部四集的迷你剧...即便如此，Netflix如何利用大数据来分析出“那些喜欢观看BBC老版《纸牌屋》的用户也喜欢David Fincher导演的电视剧或者Kevin Spacey 主演的电视剧”同样值得研究。...如今，在引导用户注册该网站时，Netflix会弹出一张近30行的电影分类表，用户可以找到自己喜好的分类，来选择自己以后要看的电影类别；如果用户不愿意自己亲自挑选，Netflix会给你展示5部不同的电影，...在后台，Netflix会给每一部电影做标签，如浪漫程度、主角社会接受度等，通过对标签的归类，后台构建出7万多种分类组合推荐给用户。...“一部自制剧能否成功，根本上要看团队和他们的判断力，他们对市场、拍摄细节的把握。”张朝阳说，“但艺术创作从来都是不可预测的。
可以说vr技术现在还未成熟，但是具有强大的潜力价值。 ----眼睛的呈像原理： 人眼视觉的立体感和空间的距离感时如何产生的？ 人有两只眼睛看到的事物有叠加的部分，而角度又不完全相同。...立体电影就是根据这个原理：拍摄时用两台摄影机离开一定距离同步拍摄，放映时两台放影机同步放映两部电影，且运用偏光镜将左右两部电影的光设置成不同的偏振方式。...目前VR圈也有很大一部分人在尝试VR电影的制作，但是基于360°视频的拍摄手法在VR的沉浸感并不是很好，而且传统的电影拍摄手法也不适合VR视频制作。...另一方面，以UE4为代表的游戏引擎，实时渲染的画面效果已经达到了CG级别，在技术上具备了制作实时渲染电影的能力。可以预见到，未来的VR互动电影与VR游戏，它们之间的边界会变得十分模糊。...不过现在还有几大问题：手机电量的限制，手机散热措施不完善，长时间视频观看有时导致大脑晕眩，近距离是否会对眼睛造成损害吗，大型3D手机运行内存问题（这个手机升级中将不再是问题）等。这是我的个人看法。
但好莱坞和Netflix技术团队，这显然是两群非常不同的人，他们对待一部影片的方式也有着天壤之别。 去年离开的Netflix工程团队的高管Bob Heldt表示，双方之间存在“天然的紧张关系”。...根据Netflix的数据，对于新剧《同妻俱乐部》，当宣传海报中没有Jane Fonda时，用户会更加愿意点进去观看。...这是一部关于20世纪80年代职业女性摔跤运动员的节目，科技方认为应该取消该节目，因为收视率低迷。...最后，公司决定，内容推送还是主要基于用户历史观看记录，但是原创内容会在用户个性化主屏上会得到更多的展示。用户看完一部剧或电影，推荐观看列表里，算法也会更频繁地选择原创内容。...在Netflix的“亲好莱坞派”和“亲数据派”之间不断交战的最重要问题在于，究竟如何推广一个节目。
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