О проекте

Мы очень любим кино. И, как большинство из вас, часто сталкиваемся с проблемой:

Что посмотреть, когда сам не знаешь, чего хочется?

Существуют разные способы решения этой проблемы: отзывы друзей и знакомых, рекомендации из рассылок, реклама.Все они имеют общий недостаток - не учитывают ваши индивидуальные вкусы и настроение.

Даже самые близкие друзья могут не разделять ваших вкусов, а рекомендательные списки грешат субъективизмом. Это относится и к премиям и кинофестивалям, часто ориентирующимся на популярные культурные тренды, а не реальное качество и востребованность фильмов.

Но даже если вы составили примерный список фильмов для просмотра, вам будет довольно трудно прогнозировать, понравится ли вам тот или иной фильм или нет, только на основании его описания, рецензий и трейлеров.

Другой способ - ориентироваться на любимых режиссеров и актеров, но они радуют новыми работами не чаще одного-двух раз в год…

До последнего времени был еще один вариант – использование рекомендательного сервиса Имхонет, к которому мы все приложили руку в разной степени. Андрей руководил этим проектом с 2006 по 2008 год, и собственно, запускал его. Владимир работал в Имхонете все годы его существования и руководил разработкой рекомендательной системы.

В рамках Имхонета мы не смогли реализовать рекомендательный сервис таким, как нам хочется его видеть - удобным и простым в использовании, как телевизор, и позволяющим быстро найти то, что действительно захочется смотреть.

Но нашей небольшой группе это удалось.

Как это работает

Базовая логика Кинонавигатора такая же, как у всех рекомендательных сервисов. Мы собираем пользовательские оценки фильмов из разных источников и просим пользователя нашего сервиса оценивать фильмы, которые он видел. Это позволяет составить его индивидуальный профиль предпочтений и на основании оценок других пользователей спрогнозировать, насколько ему понравится тот или иной фильм. После этого составляется список фильмов с наивысшими прогнозными оценками, эти фильмы и попадают в рекомендации.

Однако, даже при очень точных прогнозах, выбор фильма для просмотра "здесь и сейчас" не сводится к выбору фильмов с высшей прогнозируемой оценкой. Потому что среди этих фильмов много тех, которые пользователь уже видел, или по крайней мере знает про них, и фильмов, которые он сейчас смотреть не захочет (не под настроение).

Кроме того, точный прогноз требует от пользователя выставления большого количества оценок, чего в реальности трудно добиться.

Мы придумали и реализовали новый подход к взаимодействию пользователя с рекомендательным сервисом, похожий на обычный телевизор. Только у нас не одна кнопка переключения программ, а несколько.

Мы по одному предлагаем пользователю фильмы, а пользователь в свою очередь может его либо пропускать их, либо оценивать, либо добавлять в "виш-лист".

По ходу этого процесса мы собираем гораздо больше информации, чем классический рекомендательный сервис. Потому что сам факт пропуска фильма, то есть "отказа" от него, уже значим, особенно если пользователь уточнит причину (скажем, ему не нравится этот жанр). Используя эту информацию вкупе с оценками мы довольно быстро находим то, что окажется действительно интересно пользователю.

Кроме того, Кинонавигатор обладает уникальной фишкой - он умеет фильтровать фильмы по тонким свойствам: доброта\жесткость, фантастичность\реалистичность, драматичность\беззаботность и др.

Двумя нажатиями кнопок пользователь может сказать: “Что за тягомотина заумная? Хочу динамичнее и проще…»

Мы поставили перед собой амбициозную задачу – сделать так, чтобы любой человек, даже не знакомый с нашим сервисом, в течение 10 минут мог найти то, что ему захочется посмотреть. И с гордостью можем сказать, что мы ее решили!

P.S. Для детального ознакомления с возможностями сервиса рекомендуем почитать Вопросы и ответы

P.P.S. Мы ждем ваши замечания и предложениям на team@kinonavigator.ru

Успешной КиноНавигации!

Наша команда

	Андрей Акопянц Концепция, архитектура, управление продуктом
	Александр Разоренов Программирование
	Владимир Бобриков Рекомендательная система, юзабилити