Mengenal Algoritma Top N-Ranker dalam Aplikasi Netflix

Algoritma data science merupakan salah satu penciri utama yang dipakai banyak aplikasi, salah satunya adalah Netflix. Dalam konteks platform streaming seperti Netflix, algoritma data science menjadi fondasi utama dalam menyediakan rekomendasi konten yang sesuai dengan preferensi pengguna. 

Netflix menggunakan berbagai teknik dan metode dalam ilmu data untuk menganalisis pola perilaku pengguna, memprediksi preferensi mereka, dan menyajikan konten yang paling relevan. Dengan memanfaatkan teknologi data science secara cermat, Netflix dapat meningkatkan pengalaman pengguna, memperluas basis pelanggan, dan tetap menjadi pemimpin dalam industri hiburan digital.

Salah satu algoritma data science yang digunakan oleh Netflix yaitu Top N-Ranker, yang bertujuan untuk menyajikan kepada pengguna daftar teratas N konten yang paling relevan dan sesuai dengan preferensi mereka. Algoritma ini memanfaatkan teknik-teknik analisis data dan pembelajaran mesin untuk memproses besarannya data pengguna, termasuk riwayat penonton, penilaian, interaksi, dan preferensi lainnya.

Dengan memahami pola-pola dalam data ini, Top N-Ranker dapat menghasilkan rekomendasi yang sangat personal dan sesuai dengan minat masing-masing pengguna, menciptakan pengalaman menonton yang lebih memuaskan. Kali ini, DQLab akan membahas lebih jauh soal algoritma data science Top N-Ranker yang biasanya digunakan oleh Netflix. Penasaran? Simak terus artikel di bawah ini yuk sahabat DQLab!

1.  Apa itu Algoritma Top N-Ranker?

Algoritma Top N-Ranker adalah salah satu teknik yang digunakan oleh Netflix untuk menyajikan konten pada pengguna berdasarkan frekuensi dan perilaku tontonan sebelumnya. Konsep dasar dari algoritma data science ini adalah untuk menyajikan N konten teratas yang paling relevan dengan preferensi setiap akun Netflix. Algoritma ini mempertimbangkan berbagai faktor termasuk penilaian pengguna terhadap konten yang disajikan, history tontonan, serta pola perilaku setiap akun yang telah direkam sebelumnya.

Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!

2. Cara Kerja Algoritma Top N-Ranker pada Netflix

Buat kamu yang bertanya-tanya bagaimana sih cara kerja dari algoritma Top N-Ranker ini? Ada beberapa tahapan yang dilalui yaitu pengumpulan data, pengolahan data, perangkingan konten, dan penyajian konten. Pertama dimulai dari pengumpulan data.

Algoritma Top N-Ranker akan memulai prosesnya dengan mengumpulkan data tentang perilaku penonton. Data ini mencakup preferensi penonton seperti genre yang disukai, film atau serial TV yang telah ditonton, penilaian yang diberikan oleh pengguna, dan berbagai informasi lain yang membantu dalam memahami selera pengguna.

Sumber Gambar: Medium.com/Matthew Querzoli

Dilanjutkan dengan melakukan pengolahan data yang kompleks untuk menganalisis pola dan tren dalam perilaku penonton aplikasi Netflix. Penggunaan teknik seperti ini melibatkan behavioral clustering dan analisis prediktif untuk memahami preferensi setiap individu. Nantinya setelah dianalisis algoritma Top N-Ranker menggunakan berbagai faktor untuk mengurutkan konten yang tersedia.

Ada berbagai macam faktor yang berperan di sana mulai dari history penonton, popularitas konten, relevansi dengan preferensi pengguna yang diduga menjadi favorit setiap akun. Nantinya konten yang paling sesuai dengan preferensi pengguna akan diberikan peringkat yang lebih tinggi.

Berdasarkan peringkat yang telah diberikan, nantinya konten yang paling atas dan paling relevan akan disajikan kepada pengguna sehingga muncul secara langsung melalui beranda. Nantinya aplikasi Netflix akan menampilkan daftar rekomendasi personal di halaman utama atau rekomendasi yang sering muncul.

3. Manfaat Algoritma Top N-Ranker

Dengan memahami preferensi dan perilaku penonton, algoritma Top N-Ranker membantu menyajikan konten yang paling relevan bagi setiap pengguna sehingga menciptakan pengalaman menonton sesuai dengan personalisasi pengguna. Manfaat yang tidak kalah pentingnya adalah dengan menggunakan algoritma ini tentunya pengguna tidak perlu repot untuk scroll ke bawah karena seluruh konten teratas merupakan pilihan atau kesukaan dari pengguna. Hal ini bisa diurutkan melalui genre film atau serial yang pernah ditonton.

Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

4. Contoh Nyata Algoritma Top N-Ranker pada Netflix

Salah satu contoh nyata dari implementasi Algoritma Top N-Ranker adalah fitur "Recommended for You" (Direkomendasikan untuk Anda) di platform Netflix. Fitur ini menyajikan daftar konten yang dipersonalisasi secara individual kepada setiap pengguna berdasarkan preferensi dan perilaku tontonan sebelumnya. Melalui fitur "Recommended for You", pengguna Netflix dapat dengan mudah menemukan konten yang sesuai dengan minat mereka tanpa perlu melakukan pencarian yang rumit.

Dengan demikian, algoritma Top N-Ranker tidak hanya meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan tetapi juga membantu mempromosikan konten yang mungkin tidak akan ditemukan oleh pengguna secara manual. 

Sumber Gambar: TechCrunch

Gimana seru banget kan ternyata belajar data science yang diaplikasikan secara nyata dalam kehidupan sehari-hari termasuk penerapan algoritma pada aplikasi Netflix. Nah buat kamu nih yang ingin belajar lebih dalam soal data science, yuk belajar bareng bersama DQLab! Caranya gimana? Dengan Sign Up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab:

• Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

• Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

• Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

Penulis: Reyvan Maulid