Asian Journal of Multidimensional Research (ajmr)

3.

 

METHODOLOGY  

3.1. Design and Procedure 

During our research, we established that a lot of data is collected from the viewer's actions on the 

backend  of  the  servers.  Firstly,  the  past  viewership  is  recorded  in  detail,  i.e.,  what  the  viewer 

searched  before  watching  that  title.  Didthey  select  the  title  directly  after  searching  or  started 

streaming the title based on a recommendation? Followed by what the viewer does after finishing 

the specific title is also recorded. Alongside the genre, whether it was a movie or a series, even 

tiny details like the time a particular title was streamed are also recorded. This pattern helps the 

platforms get an idea of the timing and the mood of the viewer. 

Furthermore,  this  can  be  used  to  correlate  the  two  attributes.  After  combining  all  these  details 

using  the  complex  algorithm,  the  probabilities  are  calculated.  These  probabilities  show  which 

genre the viewer prefers after completing a specific title. 

Below,a detailed calculation is shown using such probabilities. [Table 1] We further were able to 

compute an assignment problem which was solved using the motive of maximization. [Table 2] 

Using the values, we obtained we could get the recommendations classified as per genres. This 

eventually  created  a  loop  based  on  the  viewer's  past  actions.  [Table  3]  After  generating  the 

---

ISSN: 2278-4853         Vol 10, Issue 9, September, 2021        Impact Factor: SJIF 2021 = 7.699