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आधुनिक एनीमे प्रशंसक अमीरों की शर्मिंदगी का सामना करता है। हर मौसम में दर्जनों नए प्रीमियर मिलते हैं, जबकि दशकों के बैक-कैटलोग क्लासिक्स ने उन लोगों का इंतजार किया जो खुदाई करने के इच्छुक हैं। अपनी अगली पसंदीदा श्रृंखला का पता लगाना अक्सर थंबनेल और टैग सूचियों के समुद्र को नेविगेट करना होता है - एक चुनौती जो मार्गदर्शन के लिए सिफारिश एल्गोरिदम की ओर कई दर्शकों को बदल देती है। सबसे अच्छा एनीमे प्लेटफॉर्म लोकप्रिय शीर्षकों का सुझाव देने से अधिक करते हैं; वे आपके स्वाद का एक व्यक्तिगत मानचित्र बनाते हैं, हर ठहराव से सीखते हैं, फिर से देखते हैं और रेटिंग करते हैं कि हाथ से चुनी हुई हुई घटनाओं को देखने के लिए।

कैसे सिफारिश Algorithms मोबाइल फोनों के लिए स्ट्रीमिंग में काम

हर "आप की तरह भी हो सकता है" पंक्ति में डेटा विज्ञान तकनीकों का मिश्रण है। कोई भी दृष्टिकोण सभी प्लेटफार्मों को फिट नहीं करता है; इसके बजाय, सबसे सफल सेवाएं हाइब्रिड मॉडल में कई रणनीतियों को जोड़ती हैं जो आपकी वरीयताओं के रूप में अनुकूल होती हैं। इन तरीकों को समझना आपको सराहना करने में मदद करता है कि कुछ सुझाव पूरी तरह से क्यों जमीन पर क्यों और दूसरों को निशान याद करना चाहिए।

सहयोगात्मक फ़िल्टरिंग

एक ही प्रकार की तकनीकें जो भीड़ के ज्ञान पर आकर्षित होती हैं। प्रणाली उपयोगकर्ताओं के मैट्रिक्स का निर्माण करती है और उन मोबाइल फोनों को जो उन्होंने देखा, मूल्यांकन किया या पसंद किया है, फिर भी उन लोगों के समूह को पहचानती है जो ओवरलैपिंग स्वाद के साथ हैं। यदि हजारों दर्शक जो प्यार करते हैं पूरा धातु एल्केमिस्ट: ब्रदरहुड और पहले से ही एक जटिल परियोजना है।

सामग्री आधारित फ़िल्टरिंग

जहां सहयोगी फ़िल्टरिंग ने उपेक्षा की कि क्या एक मोबाइल वास्तव में है, सामग्री आधारित फ़िल्टरिंग शो के डीएनए में गहरी गोता लगाते हैं। मेटाडाटा जैसे कि शैली टैग, स्टूडियो, निर्देशक, आवाज अभिनय कास्ट, रिलीज वर्ष, प्रकरण की लंबाई, और विषयगत लेबल (जैसे, "संस्था परिवार" "मनोवैज्ञानिक थ्रिलर", "टाइम लूप" "स्लो बर्न") को "फिल्म" में देखा गया है।

हाइब्रिड मॉडल और डीप लर्निंग

कला की स्थिति तंत्रिका नेटवर्क के भीतर सहयोगी और सामग्री आधारित संकेतों को जोड़ती है जो जटिल, गैर-रैखिक संबंधों को सीख सकती है। नेटफ्लिक्स अपने सिस्टम के बारे में सबसे पारदर्शी है: कंपनी की शोध टीम ने विस्तृत किया है कि वे न केवल इतिहास को देखने के लिए गहरी सीखने का उपयोग करते हैं बल्कि आपके द्वारा स्ट्रीम किए गए दिन का समय भी हो सकता है, जिस तरह से आप उपयोग करते हैं, आप एक शीर्षक कार्ड पर कितना समय तक मज़बूत करते हैं, और यहां तक कि आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले वास्तविक समय में सीखने वाले वास्तविक समय की तरह एक अनधिकृत भूमिका निभाते हैं।

उन्नत सिफारिश एल्गोरिथ्म के साथ शीर्ष अनीम मंच

प्रत्येक प्रमुख सेवा मोबाइल फोनों की खोज के लिए एक अलग दर्शन लाता है। निम्नलिखित चार प्लेटफार्मों ने अपने सिफारिश इंजनों में भारी निवेश किया है, जो अनुभव प्रदान करता है जो लगातार घुसपैठ के बजाय सहायक महसूस करता है।

Crunchyroll – श्रेणी-तरल जेन्रे इंटेलिजेंस

दुनिया के सबसे बड़े समर्पित मोबाइल लाइब्रेरी के रूप में, क्रंचेरोल एक विशाल डेटासेट पर बैठता है जो इसकी सिफारिश प्रणाली को ईंधन देता है। यह प्लेटफ़ॉर्म अपने लाखों ग्राहकों से सहयोगात्मक फ़िल्टरिंग को मिश्रित करता है जिसमें विस्तृत सामग्री आधारित मेटाडाटा 40 से अधिक शैलियों की श्रेणियां और माइक्रोटैग शामिल हैं। जब आप एक एपिसोड खत्म करते हैं, तो "अप नेक्स्ट" कतार और "आप के लिए सिफारिश की गई" कारूसल्स आपके पूर्ण घड़ी इतिहास, स्टार रेटिंग से आकार के होते हैं, और यहां तक कि आपको "Want to Watch" सूची में मैन्युअल रूप से जोड़ा गया है। एक शक्तिशाली लेकिन कम सुविधा है क्रंचेरोल की शैली अस्पष्टता वजन: मनोवैज्ञानिक एल्गोरिदम सीखता है जो आपको लगता है।

Crunchyroll भी simulcast खोज में सुधार करने के लिए मौसमी संदर्भ का लाभ उठाता है। एक नए सत्र के लॉन्च सप्ताह के दौरान, यह सामुदायिक buzz और प्रारंभिक समीक्षा एकत्रीकरण के साथ अपनी ऐतिहासिक प्राथमिकताओं को पार करता है ताकि तीन या चार प्रीमियर आपको हुक करने की संभावना हो, 40+ नए शो के शोर के माध्यम से काट दिया जा सके। उपयोगकर्ताओं के लिए जो बाहरी साइटों पर अपने देखने को ट्रैक करते हैं, मंच की संगतता को MyAnimeList के साथ ब्राउज़र एक्सटेंशन परतों के माध्यम से आधिकारिक सुझाव पर अतिरिक्त सामुदायिक भारित स्कोर को समझने के लिए। Crunchyroll अपने फ़ीड को कैसे व्यक्तिगत रूप से एक गहरी गोता के लिए, उनका [FLT: 0]

Funimation – Dub-Preference Viewer के लिए अनुकूली लर्निंग

English dubs के घर के रूप में Funimation की विरासत इसकी सिफारिश मॉडल को आकार देती है। मंच अनुकूली मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को नियोजित करता है जो लगातार आपके देखने के पैटर्न पर पुनर्प्रवर्तन करता है, जिसमें भाषा प्राथमिकता पर विशेष ध्यान दिया जाता है। यदि आप आदतन रूप से जापानी में एक श्रृंखला शुरू करते हैं और बाद में अंग्रेजी डब पर स्विच करते हैं, तो इंजन पता लगाता है कि बदलाव और पहले से प्रदर्शित होता है जहां डब गंभीर रूप से घोषित किया जाता है या जहां दर्शक प्रतिधारण अंग्रेजी ऑडियो के साथ सबसे ज्यादा है। केवल उपशीर्षक के लिए, यह उन शीर्षकों की ओर ग्रेविटेट करता है जहां मूल आवाज अभिनय एक स्टैंडआउट फीचर है, जो इच्छित अनुभव को संरक्षित करता है।

फनिमेशन का मॉडल रेटिंग और पूरा होने की दर से परे चला जाता है। यह सूक्ष्म संकेत जैसे कि ठहराव आवृत्ति, बिंज तीव्रता और आधे-तैयार श्रृंखला में लौटने के बीच का अंतर है। ये केवल समान एनीम की सिफारिश नहीं करते बल्कि आपके वर्तमान दृष्टिकोण को भी माप सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक दर्शक जो तेजी से पैक किए गए शोन के कई एपिसोड के माध्यम से दौड़ता है, उन्हें एक लघु सूची में आने वाले व्यक्ति की तरह एक पैलेट क्लीन्जर प्राप्त हो सकता है, जबकि कोई व्यक्ति जो धीरे-धीरे एक नाटकीय सीन को वायुमंडलीय फिल्म की तरफ निर्देशित कर सकता है। हालांकि इसकी स्टैंडअलोन सूची कुछ प्रतिद्वंद्वियों से छोटी है, केवल एक ही क्लासिक एक्शन के भीतर ही दिखाई देने वाली सिफारिशें।

नेटफ्लिक्स - दीप लर्निंग और सब कुछ का निजीकरण

नेटफ्लिक्स एक मोबाइल फोनों की सेवा नहीं है, लेकिन सिफारिश प्रौद्योगिकी में इसका निवेश सोने का मानक है। कंपनी के शोध प्रभाग ने बड़े पैमाने पर इस बात पर प्रकाशित किया है कि यह कैसे वर्तमान तंत्रिका नेटवर्क, बहु-किसान बैंडिट एल्गोरिदम और बड़े पैमाने पर मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन को मॉडल स्वाद के लिए रोजगार देता है। जब एनीम पर लागू किया जाता है, तो सिस्टम डेटा के आश्चर्यजनक चौड़ाई में कारक: न केवल वही जो आप देखते हैं, बल्कि प्रत्येक एपिसोड में आप कितने समय तक पूरा करते हैं, जो शैली आप घंटों के बाद अन्वेषण करते हैं, जो आपको दस्तावेज़ों की ओर लाइव-एक्शन शीर्षकों के लिए एनीम की समानता और यहां तक कि जिस उपकरण को आप पर स्ट्रीमिंग कर रहे हैं।

नेटफ्लिक्स की सबसे दृश्य नवाचारों में से एक कवर कला का निजीकरण है। एक रोमांस प्रशंसक ब्राउज़िंग Your Name] may see a पोस्टर जोड़े को हाइलाइट करते हुए, जबकि एक रहस्य उत्साही ने धूमकेतु के अग्रभाग को समर्पित किया है। यह तर्क अनुशंसा पंक्तियों में इस्तेमाल किए गए शीर्षक कार्डों तक फैलता है, जो क्लिक-थ्रू रेट को काफी बढ़ा देता है। नेटफ्लिक्स की ] तकनीक ब्लॉग [FLT: 3]] विवरण कैसे दृश्य निजीकरण प्रासंगिक बैंडिट एल्गोरिदम द्वारा संचालित होता है जो लगातार परीक्षण करता है जो कलाकृति अप्रत्याशित रूप से पसंद करती है।

HIDIVE – उपयोगकर्ता नियंत्रित डिस्कवरी एक क्यूरेट स्पेस में

HIDIVE अपने प्रतियोगियों की तुलना में एक छोटे से दर्शकों की सेवा कर सकता है, लेकिन इसकी सिफारिश तर्क को underserved कलेक्टर और आला प्रशंसक के लिए ध्यान से परिष्कृत किया गया है। मंच एक विन्यास डैशबोर्ड के पक्ष में अंतहीन पंक्तियों की भारी आग से बचाता है। उपयोगकर्ता स्पष्ट रूप से विशिष्ट श्रेणियों को वजन कर सकते हैं - जैसे कि "छिपे हुए ओवीए" "क्लासिक 90s खिताब" या "वर्तमान सिकांस्टिमल्स" - अप्रत्यक्ष रूप से एल्गोरिदमिक मिश्रण को प्रभावित करते हैं। उपयोगकर्ता नियंत्रण की यह दुर्लभ डिग्री प्रभावी रूप से अनुशंसा इंजन को समायोज्य स्लाइडर्स के एक सेट में बदल देती है, जिससे आपको परिचितता और अन्वेषण के बीच संतुलन पर एजेंसी दे दी जाती है।

HIDIVE की बुद्धिमान "डुप्लिकेट" सुविधा भी एक सामान्य उत्तेजना को संबोधित करती है। एक ही फ्रेंचाइजी के विभिन्न कटौती, डब और विशेष संस्करण को एक एकल अवधारणात्मक छतरी के तहत समूहीकृत किया जाता है, इसलिए यह प्रणाली प्रत्येक रिलीज को एक पृथक डेटा बिंदु के रूप में इलाज के बजाय संपत्ति के साथ आपकी कुल सगाई को समझता है। यह इंजन को एक वैकल्पिक शीर्षक या एक निर्देशक की कटौती के तहत देखा गया है जिसे आप पहले से ही पूरा कर चुके हैं। कर्मचारियों के द्वारा बनाए गए संग्रहों के साथ मिलकर, HIDIVE एक जानबूझकर स्वच्छ खोज पथ बनाता है। इस बात पर अधिक जानकारी के लिए कि HIDIVE संरचनाएं, उनके साथी को कैसे दिखाना है।

कारक जो पुनर्संयोजन एल्गोरिथ्म को वास्तव में प्रभावी बनाते हैं

एक निराशाजनक फ़ीड और एक रमणीय के बीच अंतर सिर्फ डेटा वॉल्यूम नहीं है; यह कैसे प्रणाली अपनी सीमाओं का सम्मान करते हुए उस जानकारी को लागू करती है। कई डिजाइन सिद्धांत बाकी से सर्वश्रेष्ठ इंजनों को अलग करते हैं।

डेटा संग्रह और उपयोगकर्ता गोपनीयता

हर सिफारिश डेटा पर निर्भर करती है, लेकिन विश्वास के मामले। सबसे सम्मानित प्लेटफॉर्म उन लोगों के बारे में पारदर्शी हैं जो उन्हें इकट्ठा करते हैं और आपको उस संग्रह को आकार देने के लिए उपकरण देते हैं। नेटफ्लिक्स खुले तौर पर बताते हैं कि यह आपके इतिहास, खोजों और समय-समय पर पैटर्न का उपयोग करता है। क्रंचेरोल घड़ी इतिहास और पसंदीदा जैसे प्रदर्शन कार्यों पर निर्भर करता है, और एक "नहीं दिलचस्प" बटन प्रदान करता है जो शक्तिशाली नकारात्मक संकेत के रूप में कार्य करता है। जब एक सिफारिश इंजन उपयोगकर्ताओं को भविष्य के सुझावों को प्रभावित करने से एक विशिष्ट शीर्षक को बाहर करने की क्षमता आवश्यक है। HIDIVE अपनी मुख्य सिफारिशों के लिए तीसरे पक्ष की ट्रैकिंग को कम करके आगे जाता है, गोपनीयता-चेतन ग्राहकों को अपील करता है।

नए उपयोगकर्ताओं के लिए शीत-शुक्रवार समस्या

जब आप पहली बार साइन अप करते हैं, तो एल्गोरिदम आपके बारे में कुछ नहीं जानता है। यह खाली स्लेट चरण लंबे समय तक बनाए रखने या तोड़ने में सक्षम हो सकता है। अग्रणी प्लेटफॉर्म इसे ऑनबोर्डिंग स्वाद प्रश्नोत्तरी के साथ संपर्क करते हैं, या तो स्पष्ट (कुछ पसंदीदा शैलियों या शो को तोड़ते हैं) या अंतर्निहित (आपके पहले कुछ घड़ियों को बचाते हैं)। Crunchyroll अपने फ़ीड को मोटे तौर पर अपील करने वाले गेटवे एनीमे जैसे [FLT: 0]]Dath Note [FLT:] और ] पूरी तरह से धातु Alchemist: ब्रदरहुड [[FLT: 3]] जबकि साथ ही आपको वर्तमान लोकप्रिय मौसमों में पेश करने के लिए सबसे पहले नेटफ्लिक्स सिस्टम में अपने पहले के लिए सबसे अच्छा विकल्प का उपयोग करना।

निचे डिस्कवरी के साथ संतुलन लोकप्रियता

एक इंजन जो केवल सबसे ज्यादा देखी गई शो की सिफारिश करता है, जल्दी से एक bland शीर्ष-10 सूची में बदल जाता है। सबसे प्रभावी एल्गोरिदम नियंत्रित यादृच्छिकता को इंजेक्ट करते हैं - क्या डेटा वैज्ञानिक अन्वेषण को कहते हैं - उच्च समानता स्कोर के साथ कम रैंक वाले खिताब का परीक्षण करने के लिए लेकिन कम लोकप्रियता। यह कैसे दर्शक रत्नों पर स्तम्भ हैं जैसे कि Shouwa Genroku Rakugo Shinjuu] ऐतिहासिक नाटकों का आनंद लेने के बाद, या एक भूल गए ओवीए की खोज जो पूरी तरह से वायुमंडलीय हॉररररररर के प्यार से मेल खाती है।

रियल टाइम एडैप्टरेशन और फीडबैक लूप

स्थैतिक सिफारिश मॉडल जल्दी से कम हो जाते हैं। सबसे अच्छा प्लेटफ़ॉर्म लगातार अपनी भविष्यवाणियों को अपडेट करते हैं, जो घंटों के भीतर ताजा व्यवहार संकेतों को एकीकृत करते हैं। यदि आप लगातार तीन रोमांस सुझावों को छोड़ते हैं, तो आपके अगले सत्र से पहले एक अच्छा इंजन नोटिस और धुरी। Funimation के अनुकूल मॉडल अक्सर अचानक बदलाव को पकड़ने के लिए फिर से काम करता है, जैसे कि संक्षिप्त देखने के बाद शॉर्ट-फॉर्म ONA श्रृंखला के लिए एक नई भूख। स्पष्ट नकारात्मक प्रतिक्रिया - उन पर निर्भर करने वाले उपयोगकर्ताओं की तुलना में निष्क्रिय घड़ी का विकल्प, या इतिहास से एक शीर्षक को हटा देना-एक पुराना प्रभाव हो सकता है, सीधे भविष्य के सुझावों को फिर से तैयार करना।

कैसे अपने मोबाइल फोनों के लिए सिफारिशों को अधिकतम करने के लिए

यहां तक कि सबसे उन्नत एल्गोरिदम केवल स्मार्ट के रूप में है क्योंकि आप इसे देते हैं। सक्रिय रूप से अपने इनपुट को ठीक करके, आप एक सामान्य फ़ीड को व्यक्तिगत खोज इंजन में बदल सकते हैं। यहां कंक्रीट चरण हैं जो सभी प्रमुख प्लेटफार्मों पर काम करते हैं:

  • Rate नियमित रूप से दिखाता है। चाहे वह स्टार रेटिंग हो, एक अंगूठे ऊपर, या 10-पैमाने स्कोर, स्पष्ट प्रतिक्रिया जबरदस्त वजन रखती है। बस अपने पसंदीदा को चिह्नित न करें; रेटिंग एक शो खराब रूप से मूल्यवान है क्योंकि यह फर्म स्वाद सीमाओं को स्थापित करता है।
  • ]] उन सेवाओं पर जो इसे प्रदान करते हैं, एक सिफारिश को खारिज करने के लिए मॉडल को समान शीर्षकों और पूरी संबद्ध शैलियों से बचने के लिए प्रशिक्षित करता है, जिससे रिटर्निंग से उसी अवांछित सुझावों को रोका जा सकता है।
  • ]Maintain एकाधिक प्रोफाइल. यदि आप परिवार या दोस्तों के साथ एक खाता साझा करते हैं, तो अलग प्रोफाइल एल्गोरिदम को सिग्नलों के मिश्रण से रोकता है - नेटफ्लिक्स और फनिमेशन इस का समर्थन करता है, और क्रंचिल की आगामी प्रोफ़ाइल सुविधा अभ्यास को बढ़ा देगी। आपका देर रात का हॉररर मैराथन एक रूममेट के स्लाइस-ऑफ-लाइफ फीड को प्रदूषित नहीं करेगा।
  • ]अपने वॉचलिस्ट और इतिहास को कृत करें। मैन्युअल रूप से "Want to Watch" सूची में शो जोड़ने से इंजन को मजबूत इरादे संकेत मिलता है। इसके विपरीत, आपके इतिहास से एक गिरा श्रृंखला को हटाकर किसी भी नकारात्मक संघ को रीसेट कर दिया जाता है और इसे अवांछित संबंधित सिफारिशों को स्पॉन करने से रोकता है।
  • ] मौसमी और शैली ब्राउज़रों के साथ सगाई जब आप जानबूझकर शैली, टैग, या मौसमी चार्ट से ब्राउज़ करते हैं और उस फ़िल्टर दृश्य से एक शो शुरू करते हैं, तो मंच अक्सर संदर्भ रिकॉर्ड करता है, निष्क्रिय एक्सपोजर की तुलना में शैली की आत्मीयता को परिष्कृत करता है।
  • कनेक्ट बाह्य खातों. अपने MyAnimeList या AniList खाते (जहां समर्थित) को जोड़ने के वर्षों के लिए अंकित इतिहास आयात, एक नया मंच देने के लिए एक बड़े पैमाने पर सिर अपने स्वाद प्रोफ़ाइल पर शुरू. यहां तक कि अगर स्ट्रीमिंग सेवा प्रत्यक्ष एकीकरण की पेशकश नहीं करता है, तो भी आपकी बाहरी सूची को सटीक रखने के लिए सामुदायिक संचालित उपकरणों कि भविष्य की सिफारिशों में फ़ीड कर सकते हैं मदद करता है।
  • ]]]]] बिंगिंग एक शो अपने पैसिंग और टोन के साथ मजबूत सगाई संवाद करता है; इसे फैलाना एक अधिक आकस्मिक फिट का सुझाव देता है। यदि आप एक श्रृंखला से प्यार करते हैं, तो इसे एक केंद्रित विंडो में उच्च उत्साह संकेत करने के लिए समाप्त करें।

अमीर, जानबूझकर डेटा प्रदान करके, आप अनिवार्य रूप से अपनी खोज यात्रा के सह-लेखक हैं। एल्गोरिथ्म एक ब्लैक-बॉक्स लॉटरी के बजाय अपनी जिज्ञासा का विस्तार बन जाता है।

The Future of aime Recommendation system

एनीमे खोज की अगली लहर और भी अधिक सहज, प्रासंगिक और बहु मोडल होगी। अकादमिक प्रयोगशालाओं और स्ट्रीमिंग तकनीक डिवीजनों के रास्ते में पहले से ही अनुसंधान कई उभरते रुझानों के लिए इंगित करता है। मूड-एवेयर सिस्टम दिन के समय से आपकी भावनात्मक स्थिति को प्रभावित करेगा, आपकी स्क्रॉल गति और यहां तक कि स्थानीय मौसम- एक बरसात रविवार दोपहर स्वचालित रूप से एक आरामदायक टुकड़ा-ऑफ-लाइफ फिल्म को सतह दे सकता है। सामाजिक सिफारिश परतें सीधे होमपेज में मित्र गतिविधि और सामुदायिक रेटिंग को एकीकृत करेगी, एल्गोरिदमिक और सामाजिक ग्राफ को मिश्रित करेगी ताकि आपके मायएनिमलिस्ट मित्र मंच सुझावों के साथ दिखाई दे सकें।

शायद सबसे आशाजनक बहु मोडल एआई का अनुप्रयोग है जो एनीमेशन शैली, रंग पैलेट और साउंडट्रैक का विश्लेषण करता है, न कि केवल पाठ्य मेटाडाटा। दृश्य सौंदर्य पर प्रशिक्षित एक तंत्रिका नेटवर्क नए स्टूडियो बिंद प्रस्तुतियों की सिफारिश कर सकता है, जो किसी को प्रिय हो Mushuk Tensei शैली , जो कि साझा कला दिशा के आधार पर है, बजाय शैली टैग नेटफ्लिक्स की तुलना में एक वास्तविक समीक्षा है - [FLT:]]] पहले से ही थंबनेल पीढ़ी के लिए दृश्य समानता की खोज की है; विस्तार से यह पूर्ण-सीरीज़ मिलान अपरिहार्य है।

निष्कर्ष

एनीम की स्पैलिंग लाइब्रेरी एक उपहार है जो सही मार्गदर्शन के बिना बोझ बन जाता है। सबसे प्रभावी सिफारिश इंजन केवल दर्पण लोकप्रियता नहीं करते हैं; वे अप्रत्याशित खजाने के साथ परिचित आराम को संतुलित करते हैं। क्रंचेरोल की शैली-भारित बुद्धिमत्ता, Funimation की डब-एवेयर अनुकूलन, नेटफ्लिक्स की बहु-डोमेन गहरी शिक्षा, और HIDIVE के उपयोगकर्ता-slidable इलाज प्रत्येक को मेज पर एक विशिष्ट शक्ति मिलती है। यह समझना कि कैसे ये सिस्टम टिक-और सक्रिय रूप से उन्हें गुणवत्ता संकेत खिलाती है- एक अराजक मेनू से घर की स्क्रीन को एक व्यक्तिगत यात्रा में बदल देती है जो लगातार आपके अगले जुनून की खोज करती है।