Тест как выбрать фильм для просмотра


8 способов найти хороший фильм

Согласно исследованию Американской ассоциации кинокомпаний (MPAA), ежегодно выпускается более 7 000 художественных фильмов. Коллекция Netflix, крупнейшего потокового поставщика фильмов, составляет 36 000 кинокартин. Этого количества хватит для того, чтобы смотреть фильм за фильмом в течение шести с половиной лет. Впрочем, это ничего не меняет: найти хорошее кино всегда непросто.

Мы выбрали восемь инструментов для поиска новых фильмов и надеемся, что с вашей помощью их количество станет ещё больше.

1. Случайный фильм на «Кинопоиске»

«Кинопоиск»

Окошко со случайным фильмом находится в самом низу страницы на правой панели. Нажав на подпись «Другой случайный фильм», вы попадёте на страницу, где можно выбрать его параметры: год выпуска, страну и жанр. Алгоритм подберёт кинокартину с учётом указанных данных и её рейтинга — не менее шести баллов. Причём фильмы с рейтингом выше семи будут выделены зелёным цветом.

Случайный фильм на «Кинопоиске» →

2. Страница с топовыми раздачами на любом торрент-трекере

Kickass

К примеру, я часто захожу на Kickass и смотрю на топ торрентов по количеству загрузок. Чаще всего там находятся недавно вышедшие фильмы, некоторые из которых хочется посмотреть. Но немало и мусора: рядом с неплохими «Мстителями» находится ужасный «Разлом Сан-Андреас».

3. Топ-250 IMDB

IMDB

Страница, на которую каждый заходил хоть однажды. На ней отсортированы 250 фильмов в зависимости от рейтинга IMDB. Выбрав фильм, путём несложных манипуляций можно найти его название на русском языке, посмотреть и быть уверенным в том, что кино действительно стоящее.

Топ-250 IMDB →

4. Расширенный поиск «Кинопоиска»

«Кинопоиск»

Страница с впечатляющим количеством полей для поиска фильма. Выбрать картину можно не только по жанру, но и по студии, создателям, тексту или ключевым словам. Инструмент для продвинутых пользователей, но вдруг вы без ума от студии Asylum и хотите найти все её фильмы. Такой же инструмент есть и у IMDB.

Расширенный поиск «Кинопоиска» →

5. A Good Movie to Watch

A Good Movie to Watch

Редакторы сайта вручную отбирают фильмы, руководствуясь несколькими характеристиками. Прежде всего, рейтинг фильма у зрителей и кинокритиков, с акцентом на тех фильмах, которые не слишком популярны. Поэтому вероятность того, что вы смотрели предлагаемые сайтом киноленты, невелика.

A Good Movie to Watch →

6. Good Movies List

Good Movies List

Подборки Good Movies List основываются на рейтинге фильмов с Rotten Tomatoes, Metacritic и IMDB. Сайт выглядит неважно, но вы проведёте на нём максимум пару минут до того момента, как найдёте подходящее кино.

Good Movies List →

7. WMSIWT

WMSIWT

WMSIWT (What Movies Should I Watch Tonight) — сайт, отвечающий на вопрос в названии. При переходе на ресурс сразу начинается воспроизведение трейлера одного из фильмов. Сервис курируется редакторами, поэтому каждая из кинокартин выбрана вручную.

WMSIWT →

8. itcher

itcher

Сервис попросит вас оценить несколько фильмов из списка, а после на основе ваших предпочтений составит подборку с рекомендациями. Можно отфильтровать предложения по жанру и году выхода, посмотреть информацию о фильме, трейлеры и даже обзоры. Таким же способом itcher поможет выбрать музыку, книги и видеоигры.

itcher →

Price: Free

Если у вас есть собственный способ находить хорошие фильмы, расскажите о нём в комментариях.

lifehacker.ru

Как выбрать фильм для просмотра c рекомендательным сервисом

Рекомендация в контексте онлайн сервисов — это предполагаемый рейтинг фильма или сериала для данного пользователя. Высчитывается он благодаря анализу большого объема разнородных данных, в частности, социальной информации о пользователе и истории его просмотров.

То, какая именно информация берется за основу, и в какой пропорции эти данные будут «смешиваться», разработчики каждого из «рекомендательных движков» определяют по-своему, т.е. вариаций рекомендательных сервисов сегодня можно встретить довольно много.

Одни развиваются, как самостоятельные проекты, другие — интегрируются в онлайн кинотеатры и аналогичные ресурсы. Однако для всех подобных сервисов верно следующее утверждение: чем больше в него изначально заложено информации, тем точнее будет прогноз.

Это относится как к количеству пользователей, оценивающих фильмы, так и к количеству фильмов, оцененных одним пользователем. Поэтому, если хочется более точного прогноза, лучше обращаться к лидерам этого рынка.

Как показывают социологические исследования, если точность прогноза менее 90%, то пользователи просто со временем перестают пользоваться таким сервисом. По-настоящему привлекает тот инструмент, который практически «читает мысли» своих клиентов.

Вообще рынок рекомендаций пока только начинает развиваться, так что многие данные, имеющиеся у поставщиков услуг, пока не задействованы. Будем ждать прорывов в первую очередь от операторов сотовой связи, у которых есть персональные данные большинства абонентов.

РЕКОМЕНДАЦИИ ОТ ИМХОНЕТ

Персональные рекомендации есть на многих кино-сервисах. Но в качестве альтернативы хочется рассказать о другом рекомендательном инструменте — Имхонете.

Примечателен он тем, что, помимо непосредственно рекомендаций пользователям, он довольно точно показывает «похожие фильмы» (сходный функционал есть и на Кинопоиске, но там он базируется на рекомендациях людей, а не на вычислениях).

Новым пользователям Имхонета понравится, что для получения списка «похожих» совершенно не обязательно заполнять какие-то данные — можно просто выбрать любимый фильм и «пройтись» в свободное время по подобным ему картинам.

Как было отмечено выше, для формирования персональных рекомендаций в Имхонете сервису необходимо задать начальную информацию: оценить как можно больше ранее просмотренных фильмов.

Дополнительно можно заполнить профиль, подключить к нему свою страничку в социальной сети или ответить на вопросы анкеты, иногда совершенно не связанные с кинематографом. Как только данных будет достаточно, сервис предложит подборку контента в разделе Рекомендуемое, снабжая каждый элемент этой подборки предполагаемым рейтингом (рассчитанным на основе анализа данных и сравнения с оценками пользователей с похожими вкусами).

Со временем список рекомендуемого, как и отображаемые оценки, может изменяться: ведь в сервисе, помимо ваших оценок, постоянно появляются новые оценки других пользователей, которые уточняют ранее собранную информацию.

По опыту использования Имхонета могу отметить, что пока инструмент не дает точного попадания в 100% случаев, но «угадывает желания» он намного чаще, чем друзья-советчики из социальных сетей. Ошибки чаще всего связаны с тем, что подойти к просмотру кино можно с принципиально разным настроением.

И этот «элемент случайности» разработчики не только Имхонета, но и любого другого движка, пока не научились описывать численно. «Обойти» эту проблему можно через упомянутый выше инструмент «похожих фильмов», честно ответив себе на вопрос: «а какой из ранее просмотренных фильмов лучше всего подошел бы под текущее настроение?».

К слову, Имхонет позволяет собирать личную подборку фильмов. Правда, возможности по синхронизации базы и ее сортировке здесь не так много: фильмы можно лишь добавить в избранное, предполагая посмотреть впоследствии. Также в профиле пользователя хранятся все оцененные фильмы.

Это интересно:

Как сохранить анонимность в Google, Facebook и WhatsApp >>

Тест Apple iPhone SE 64 Гбайт: меньше — лучше? > >

Лучшие альтернативы iPhone SE >>

Главное в апреле: беспроводные наушники, чемодан для селфи и солнцезащитные очки для скейтеров >>

Выбираем зеркальную фотокамеру начального уровня >>

Несколько советов, как фотографировать против света >>

Как виртуальная реальность изменит индустрию развлечений >>

playboyrussia.com

Как выбрать фильм для просмотра: пользуемся рекомендательным сервисом

Рекомендация в контексте онлайн сервисов – это предполагаемый рейтинг фильма или сериала для данного пользователя. Высчитывается он благодаря анализу большого объема разнородных данных, в частности, социальной информации о пользователе и истории его просмотров.

То, какая именно информация берется за основу, и в какой пропорции эти данные будут «смешиваться», разработчики каждого из «рекомендательных движков» определяют по-своему, т.е. вариаций рекомендательных сервисов сегодня можно встретить довольно много.

Одни развиваются, как самостоятельные проекты, другие – интегрируются в онлайн кинотеатры и аналогичные ресурсы. Однако для всех подобных сервисов верно следующее утверждение: чем больше в него изначально заложено информации, тем точнее будет прогноз.

Это относится как к количеству пользователей, оценивающих фильмы, так и к количеству фильмов, оцененных одним пользователем. Поэтому, если хочется более точного прогноза, лучше обращаться к лидерам этого рынка.

Как показывают социологические исследования, если точность прогноза менее 90%, то пользователи просто со временем перестают пользоваться таким сервисом. По-настоящему привлекает тот инструмент, который практически «читает мысли» своих клиентов.

Вообще рынок рекомендаций пока только начинает развиваться, так что многие данные, имеющиеся у поставщиков услуг, пока не задействованы. Будем ждать прорывов в первую очередь от операторов сотовой связи, у которых есть персональные данные большинства абонентов.

Рекомендации от Имхонет

Персональные рекомендации есть на многих кино-сервисах. Но в качестве альтернативы хочется рассказать о другом рекомендательном инструменте – Имхонете.

Примечателен он тем, что, помимо непосредственно рекомендаций пользователям, он довольно точно показывает «похожие фильмы» (сходный функционал есть и на Кинопоиске, но там он базируется на рекомендациях людей, а не на вычислениях).

Новым пользователям Имхонета понравится, что для получения списка «похожих» совершенно не обязательно заполнять какие-то данные – можно просто выбрать любимый фильм и «пройтись» в свободное время по подобным ему картинам.

Как было отмечено выше, для формирования персональных рекомендаций в Имхонете сервису необходимо задать начальную информацию: оценить как можно больше ранее просмотренных фильмов.

Дополнительно можно заполнить профиль, подключить к нему свою страничку в социальной сети или ответить на вопросы анкеты, иногда совершенно не связанные с кинематографом. Как только данных будет достаточно, сервис предложит подборку контента в разделе Рекомендуемое, снабжая каждый элемент этой подборки предполагаемым рейтингом (рассчитанным на основе анализа данных и сравнения с оценками пользователей с похожими вкусами).

Со временем список рекомендуемого, как и отображаемые оценки, может изменяться: ведь в сервисе, помимо ваших оценок, постоянно появляются новые оценки других пользователей, которые уточняют ранее собранную информацию.

По опыту использования Имхонета могу отметить, что пока инструмент не дает точного попадания в 100% случаев, но «угадывает желания» он намного чаще, чем друзья-советчики из социальных сетей. Ошибки чаще всего связаны с тем, что подойти к просмотру кино можно с принципиально разным настроением.

И этот «элемент случайности» разработчики не только Имхонета, но и любого другого движка, пока не научились описывать численно. «Обойти» эту проблему можно через упомянутый выше инструмент «похожих фильмов», честно ответив себе на вопрос: «а какой из ранее просмотренных фильмов лучше всего подошел бы под текущее настроение?».

К слову, Имхонет позволяет собирать личную подборку фильмов. Правда, возможности по синхронизации базы и ее сортировке здесь не так много: фильмы можно лишь добавить в избранное, предполагая посмотреть впоследствии. Также в профиле пользователя хранятся все оцененные фильмы.

Фото: компании-производители

ichip.ru


Смотрите также