第1469章

比如据说当时在选择十部作品的时候，哈斯廷斯前九个作品，分别给出的特定需求是：投资200万以内，然后是喜剧，科幻，西部，政治等等不同的类型影视的标签。

最后这个大数据算法，就直接生成了各自不同的影视大纲出来，从剧本的要求，各种影视的要素，还有演员的选择，甚至直接就购买哪些ip什么的，全都直接显示了出来，只要按照这个大纲来无脑填充内容就行了。

而最后一部作品，哈斯廷斯只给出了投资1，000万美元这一个标准，其他的没有任何限制，最终，这个大数据算法给出了答案：翻拍纸牌屋。

第887章 真正的大数据算法

网飞真正腾飞的起点是什么，有人觉得是网飞创建的时候，也有人觉得是网飞搞网络销售的时候，还有人觉得是网飞放弃碟片搞流媒体的时候。

但真正让网飞腾飞的，毫无疑问，其实是纸牌屋。

这个在华夏也如雷贯耳的名字，彻底让网飞崛起，名声响彻全世界，之后网飞在全世界的布局就变得异常顺利，很多人看见纸牌屋拍摄方这个头衔，就毫无疑问的投向了网飞的怀抱。

在纸牌屋上映的当年，网飞在全球新增了一亿用户，其中有5000万是付费用户，由此可见，纸牌屋的影响有多么的恐怖。

之后网飞虽然再也没有诞生过能够和纸牌屋相提并论的级别的作品，但是也出过很多有口皆碑的精品电视剧，电影等作品，让网飞形成了持续造血的能力。

如今网飞的市场已经彻底拉开了，他可以每年用超过50亿美元来投资制作各种各样的视频内容，这让网飞出品的影视作品永远走在网络影视作品最高端的位置。

而这背后，都少不了这个越来越牛叉的影视拍摄推荐算法的巨大的功劳，这个算法，永远能够推荐出最适合当前市场的作品拍摄要素出来。

当然了，有人觉得这个什么大数据就是扯淡，国内的很多视频网站也有自己的推荐算法，结果这些推荐算法算到最后全部都是请一些流量明星，拍一些烂到爆炸的仙侠古偶，这就是国内那些推荐算法的功劳了。

其实吧，这个不能够完全让这些推荐算法背锅，因为国内根本没有真正的影视推荐算法，有的只是一窝蜂的扎堆而已。

真正的推荐算法，是普遍收集各种各样的用户评价，收集专业可信的一些数据，还有各个演员的口碑，演技评价，作品打分等等一些类的东西，最后得出这么一个非常复杂和可信的结果出来。

但是国内的优爱腾嘛，首先他们的推荐算法制造的非常低劣，就是在微博，豆瓣等等地方收集一些作品和明星的数据，就直接得出了流量明星可以发财的公式出来。

缺乏更加广泛的样本，以及更重要的，缺乏对虚假数据的排除能力。