如果是基于計算機技術的主觀判斷，這種運營模式的邏輯點在哪？如果算法的主觀推薦和依靠傳統數據的類型化推薦所推薦出來的影視作品都一樣，那這種所謂的人工智能個性化推薦的意義又在哪里？
花了這么多錢，看著很唬人，最后還不是要根據電影票房、dvd銷量和電視臺收視率來為影視作品類型化地從高到低排列座次？
就像有一個用戶喜歡看愛情電影，那就按照愛情的分類從高到低地按次序推薦就行了，《泰坦尼克號》《亂世佳人》《羅馬假日》《剪刀手愛德華》等等，需要什么個性化？
哈根廷斯心中多少有些優越感，保持著禮貌的微笑，“的確是個性化推薦，這還是周先生給我們提供的新思路。”
“這……”
杰森·基拉爾很難理解，就看向了周不器。
周不器點了點頭，“往大里說，這就是預期偏好和現實偏好的差距。預期是不抽煙不喝酒，保持身體健康，現實是既抽煙又喝酒；預期是創業改變世界，現實是畢業后考了公務員；預期是周游世界，現實是柴米油鹽。每個人都有一個更好的預期，但每一個人都有屬于自己的特殊現實，這就是個性化。”
哈根廷斯忍不住鼓掌。
杰森·基拉爾還是不理解，一臉茫然。
周不器笑笑，“高票房的電影，說明這部電影符合最大眾的胃口。高評分的電影，說明這部電影最符合大眾的審美。可每一個不同的個體，都有一些個性化的偏好，比如我很喜歡懸疑片，甚至很多低評分、低票房的懸疑片，我也愿意看。對我來說，低評分、低票房的懸疑片，也比最好看的愛情片有吸引力。傳統的類型化推薦模式，偏向的是大眾口味。人工智能的個性化推薦，才能把每個人真實的偏好特點分析出來。”
就像所有人都知道《教父》是最偉大的作品，在理想的預期中，影迷都應該看這樣的作品。可是在某一個周末的空閑的下午，很多人都是寧可選擇看《小時代》，也不會去看《教父》。
內容未完，下一頁繼續閱讀