杰森·基拉爾恍然大悟，給出了自己的理解，“對平臺來說，用戶有兩種偏好。一種是想達到的偏好，一種是實際觀察到的偏好。用戶的選擇，未必就是他真實的自己，可能是他對自己的錯誤認知。個性化推薦，就是根據觀察到的用戶行為，去給出最符合他真實偏好的電影。這跟高票房、低票房無關，跟高評分、低評分無關，每一個用戶其實都有基于個性化的爛片屬性。”

        周不器笑道：“對，美國的橄欖球再精彩，我也不看。我們國足踢得再差，只要有時間，我也不會一場不落。這就是個性化，跟好不好無關，跟個人的實際偏好有關。”

        杰森·基拉爾深吸了一口涼氣，沒想到周大老板和奈飛已經在流媒體的理論層次上達到了這么高的水準，接著問道：“應用了嗎？”

        這就輪到曲涵涵來回答了，中規中矩地給出解釋，“已經試用4個月了，算法還在調整，初步的成績比較好。”

        杰森·基拉爾追問：“有多好？”

        曲涵涵笑道：“很多用戶都有評論，說是他們在奈飛上看到了他們過去從來就沒聽說過卻很喜歡看的電影，很驚喜。”

        “嘶！”

        杰森·基拉爾就心驚得說不出話來了。

        是啊！

        用戶們能不驚喜嗎？

        傳統的推薦模式，是根據影評人的口碑，電影票房和電視收視率來推薦，只推薦“好片”。奈飛的這種個性化推薦就不一樣了，可能把一些過去完全被人們忽視的“爛片”給推薦出去。

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