Matcha：出色的社交电视指南和电影推荐引擎
腾讯科技讯（Kathy）北京时间6月9日消息，据国外媒体报道，知名科技博客TechCrunch撰稿人Rip Empson 今天发表署名文章，提出了当前电视和电影推荐服务中存在的一个问题，并介绍了新推出的推荐引擎Matcha。以下为全文摘要：
虽然Netflix是一个非常伟大的服务，并且给北美的其他网站带来了极多流量，但有些时候它真让我受不了。我用的是它最便宜的视频服务套餐，但它太糟糕了，让我的内心一直处在要不要升级到DVD套餐的挣扎中。而且我已经在Netflix上给电影打分很多年了，它的推荐系统也变得比原来好，但它告诉我我应该“发现”某个肌肉男演的电影，但我是真的不想“发现”这种电影。
像很多人一样，我也用Amazon Instant、 Hulu、iTunes、YouTube和其他服务来补充Netflix体验，但问题是这造成了体验的“碎片化”。当我想找某部特定电影时，我必须挨个到这些服务上查找，如果我试图“发现”新电影时，我又绕了个圈回到了Netflix上，但Netflix的推荐机制实在不怎么样。
这就是为什么我会用Matcha来减少痛苦和心碎的原因。今天刚刚推出beta测试版的Matcha旨在改善用户的搜索和发现体验，它将社交图谱引入到电影和电视节目推荐服务中，并聚合了数以百万计的电影、电视节目和视频剪辑。
Matcha拉取你在Netflix、Hulu、YouTube等服务(以及Facebook)上的视频订阅信息，为你推荐你真正可能会喜欢的视频。你可以直接点击它的页面观看视频。
结合两种推荐方式
传统的推荐引擎使用的是“协同过滤”（collaborative filtering，喜欢X的电影用户也有可能喜欢Y电影），但其效果只能说马马虎虎，因为它缺少我们所期待的个性化体验。当涉及视频内容时（有些人认为视频天生就是社会化的），从我们认识和信任的人那里获得推荐几乎总是可取的。
只依靠朋友的推荐也不够全面，但把两种方式结合到一起，就会产生更好的、更个性化的推荐。Matcha经过一年的算法改进，创建了一种既依托用户的社交图，又利用传统方法之长的技术，它可以提供一种更好的搜索和发现机制。
具体来说，就是Matcha为知名的在线视频网站（Netflix、Hulu、亚马逊，iTunes等）以及众包视频网站（如YouTube）编制了索引。而且Matcha也追踪网上活动，从YouTube和Facebook的“赞”功能，你共享的内容，以及你在Matcha索引的100多个视频网站观看的视频中收集人们的口味喜好数据。
然后Matcha会通过一个直观的用户界面为你提供推荐“首选（Top Picks）”视频，这些视频是基于Matcha的社交推荐引擎以及一个基于时间轴的“朋友内容源”（显示你的朋友实时观看和赞的内容）产生的。用户还可以访问朋友的个人资料，看看他们在观看哪些视频。
而且因为Matcha为100多个视频网站编制了索引，用户可以搜索特定的电影、电视节目或视频剪辑，这减轻了一个网站一个网站寻找视频（Netflix公司不提供的那种冷门电影）的痛苦。Matcha的搜索功能也集成了社交图谱，因此搜索结果中也会包含你的朋友的内容。
Matcha是一个很不错的服务，但是如果无法获取营收，它也坚持不了多久。Matcha的联合创始人Paul Petrick、Guy Piekarz、Ilan Ben Zeev还在考虑什么才是它的最佳营收模式，但显示广告或视频广告可能会是他们的首选。我觉得大家现在都非常讨厌视频中播放的广告，所以我更愿意看到电报样式的“特色推荐” （或付费推荐），而不是一堆视频广告，但这只是个人看法而已。
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