Inveni - Un moteur de découverte sociale personnalisé pour les films et la télévision

  • Gabriel Brooks
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“Que regarder?” est une phrase couramment entendue autour de ma maison. Après une longue journée de travail, nous démarrons Netflix et examinons leurs nombreux choix. Avec autant d'options, il est difficile de trouver quelque chose qui vous plaira. Netflix a un moteur de recommandations qui examine ce que vous avez regardé et formule des recommandations sur cette base - mais pour moi, cela semble être aléatoire. Y a-t-il une meilleure façon?

Inveni affirme que le robot “algorithmes de recommandation” sont mortes. Lorsqu'un algorithme peut prendre certaines catégories d'un film et faire des recommandations en fonction de votre historique, de vos cotes d'écoute et de vos habitudes de visionnage, c'est leur affirmation que les recommandations «d'amis» à l'ancienne sont les meilleures. Lancé officiellement à TechCrunch Disrupt cette année, Inveni veut résoudre ce problème.

Lorsque vous vous inscrivez à Inveni - en utilisant un nom d'utilisateur / mot de passe normal ou via Facebook Connect, vous importez d'abord toutes les "évaluations" antérieures que vous avez effectuées sur d'autres sites, notamment Netflix, Blockbuster, IMDB et autres. Ces notations constituent une base pour les recommandations futures.

Ensuite, vous indiquez au service quels sont certains de vos films et catégories préférés. À partir de ce moment, Inveni commence à recommander des films et des émissions de télévision en fonction de vos intérêts..

Pour personnaliser davantage vos recommandations de films, Inveni vous encourage à inviter vos amis au service ou à rechercher des amis qui l'utilisent déjà..

La fonctionnalité "trouver des amis" semblait nécessiter du travail pour moi. La façon dont il est actuellement configuré n’est pas seulement un problème de sécurité (puisqu’il cherchera dans la liste de tous les utilisateurs, pas seulement les personnes que vous connaissez déjà, vous pouvez aussi récupérer des listes de noms dans le service), mais il semble qu’il devrait y avoir une meilleure moyen de trouver des amis, via Twitter ou l'importation de contacts Google ou une autre méthode.

L'intégration à Netflix est un rêve. Il fonctionne avec l’API de Netflix pour importer vos recommandations existantes et afficher ce qui se trouve actuellement sur votre DVD Netflix et votre file d’attente Instant Streaming. Vous pouvez efficacement quitter le moteur de recommandation Netflix et commencer à utiliser Inveni pour rechercher des films sur la plate-forme Netflix..

Il convient également de noter l’intégration de la barre d’outils Firefox. Une fois le plug-in installé, il apparaîtra (sous forme de barre inférieure) sur des dizaines de sites répertoriant des films tels que Amazon, Netflix, Best Buy et autres. Cela vous donne un moyen intégré de savoir quels films ont été évalués par la communauté Inveni et de continuer à ajouter votre classement aux films - ce qui le rend plus précis dans ses propres recommandations..

Tout cela étant dit, je pense que Inventi est sur quelque chose. Bien que dans sa configuration actuelle, avec la plupart des classifications extraites de Netflix ou d’autres services, je ne sais pas en quoi cela diffère des autres “algorithme de robot” mais ils affirment qu’une fois votre réseau configuré, le moteur de recommandation est plus influencé par des amis que par des algorithmes.

Le service commence à se différencier uniquement lorsque vous ajoutez le facteur social. En raison du manque de base d'utilisateurs pour le moment, il est difficile d'affirmer qu'il ne fait pas mieux que Netflix lui-même. Si je devais faire une recommandation à la société, ce serait une meilleure intégration avec Twitter et d'autres réseaux sociaux pour «élargir le réseau» pour ainsi dire et permettre à autant de vos amis de bénéficier du service. Jusque-là, des services tels que [N'OFFRE PLUS DE TRAVAUX] Fflick sont tout simplement plus faciles à utiliser..

Utilisez-vous Inveni? Comment trouvez-vous les recommandations par rapport à ce que vous trouveriez dans un “traditionnel” moteur de recommandation?




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