Название базовой системы (платформы): | Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) |
Разработчики: | Мобильные ТелеСистемы (МТС) |
Дата премьеры системы: | 2023/11/03 |
Отрасли: | Индустрия развлечений, досуг, спорт, Интернет-сервисы |
Технологии: | Big Data, IPTV - Internet Protocol Television. IP-телевидение |
Основная статья: Большие данные (Big Data)
2023: Запуск Explore KION
ПАО «МТС», цифровая экосистема, 3 ноября 2023 года сообщила о запуске системы рекомендаций, которая позволяет изменить подход к поиску кино. Пользователь в любое время может выбрать фильмы по интересам, а нейросеть на основе анализа текущих предпочтений рекомендует, что можно посмотреть.
Для того, чтобы подобрать фильм с помощью Explore KION, пользователю необходимо выбрать несколько картин, которые ему нравятся. Для выбора доступны все фильмы и сериалы, которые когда-либо были представлены на KION — даже те, которые больше не показываются в России. После выбора нейросеть, отталкиваясь от текущих предпочтений пользователя, подберет список релевантных картин, которые можно посмотреть на KION. Например, пользователь хотел бы посмотреть что-то похожее одновременно на «Сумерки» и «Интерстеллар» — нейросеть посоветует фэнтезийную романтическую драму «Три тысячи лет желаний».
Алгоритм в основе Explore KION состоит из двух уровней — модели для отбора кандидатов и модели ранжирования. Модель отбора кандидатов подбирает фильмы и сериалы, которые могут понравиться пользователю на основе того, что он выбрал. Здесь учитывается не только жанр и ключевые слова или теги контента, но еще и то, что люди чаще всего смотрят вместе с той или иной картиной.Геннадий Попов, PathVision.ai: Как искусственный интеллект помогает медицине и бизнесу
Далее отобранные на первом уровне фильмы и сериалы и история взаимодействий с карточками из текущей сессии попадают в модель ранжирования. Модель ранжирования оценивает релевантность каждого кандидата на основе расстояний от этого кандидата до фильмов и сериалов, которые пользователь добавил в подборку или, наоборот, на которые не обратил внимания. В результате пользователю отдается набор наиболее релевантных рекомендаций.
![]() | Мы не только используем уже зарекомендовавшие себя на рынке решения, но и разрабатываем совершенно новые. Explore KION — система рекомендаций в качестве управляемого инструмента для выбора фильмов. Пока сложно сказать о том, как в будущем изменится интерфейс онлайн-кинотеатров, но мы верим, что такие разработки на стыке Big Data, AI и пользовательского опыта помогут нам создавать новые механики потребления медиаконтента и взаимодействия человека с искусственным интеллектом, чтобы качественно развивать отрасль, — сказал директор центра Big Data МТС Виктор Кантор. | ![]() |
![]() | В онлайн-кинотеатрах уже давно используются системы рекомендаций, которые создаются на основе искусственного интеллекта и Machine Learning. Мы решили создать инструмент, который поможет пользователям выбирать наиболее подходящие для себя фильмы и сериалы — например, если хочется посмотреть что-то новое, или нужно выбрать один фильм для компании из нескольких человек. Нейросеть Explore KION позволяет это делать, и самая главная ее ценность для нас как для сервиса в том, что она экономит пользователям время на выбор фильма, — отмеитл генеральный директор «МТС Медиа» Алексей Иванов. | ![]() |
Ссылки
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)