Her er forklaringen: Sådan finder Netflix frem til dine favoritfilm

Netflix løfter sløret for, hvordan tjenesten så præcist kan forudse, hvilke film du vil kunne lide.

Artikel top billede

Er du en af de mange danskere, der gennem de seneste dage er begyndt at bruge Netflix? 

Så har du sikkert også bemærket, at tjenesten løbende foreslår film og serier, der passer til din smag.

Ud over at foreslå film giver Netflix også de forskellige film en unik karakter, der gerne skulle matche med, hvad du selv vil vurdere filmen til, når du har set den.

Og overraskende nok er det i hvert fald denne skribents erfaring, at Netflix rammer utroligt præcist.

Men hvordan i alverden bærer Netflix sig ad med det? 

Avanceret matematik

Netflix' tekniske direktør, Neil Hunt, forklarer til den norske it-side Dagensit.no, at der ligger en avanceret matematisk algoritme til grund for udvælgelsen. 

For at gøre udvælgelsesprocessen så overskuelig som muligt bliver brugerne maksimalt præsenteret for 20 film per skærmbillede.

Erfaringen viser dog, at de fleste Netflix-brugerne giver op, hvis de skal bladre sig igennem fem skærmbilleder eller mere for at finde en film.

Derfor er det afgørende for Netflix, at kunderne så hurtigt som muligt bliver tilbudt en film, som fanger deres interesse.

Gemmer på dine præferencer

Det kan kun lade sig gøre, fordi Netflix allerede fra første færd opretter en brugerprofil, der gemmer på oplysninger om dine film-præferencer.  

Når du registrerer dig som bruger, skal du derfor svare på en række spørgsmål. Blandt andet om, hvor ofte du ser forskellige filmgenrer, ligesom du også kan vælge at give karakterer til en lang række film, som du har set.

Desuden lærer Netflix selvfølgelig af dine film-vaner og registrerer, hvilke film du ser - og ikke mindst hvilke film du ser til ende.

"Ser du en film hele vejen til rulleteksterne, er det som regel et tegn på, at du synes godt om filmen," siger Neil Hunt til Dagensit.no.

Netflix' anbefalingssystem kostede 1 mio. dollar

Når du har set seks film eller mere, putter Netflix dig i en eller flere adfærdsgrupper.

Hver adfærdsgruppe er sammensat af folk, der har matchende filmsmag. Netflix har mellem 2.000 og 3.000 forskellige adfærdsgrupper. 

Når flere folk, der er i samme adfærdsgruppe som dig selv, vurderer en film som god eller dårlig, antager Netflix, at du vil have nogenlunde samme vurdering. 

"Hver eneste dag indhenter vi flere millioner vurderinger af film og sammenholder dem med brugerne i vores adfærdsgrupper. Og på den baggrund kan vi give dig en forventet vurdering af en film, du endnu ikke har set," siger Neil Hunt.

Algoritmen stammer fra konkurrence

Netflix' algoritme stammer oprindeligt fra en konkurrence, som Netflix-stifteren Reed Hastings udskrev i 2006. 

Her udlovede Hastings, der selv er matematik-interesseret, en dusør på 1 million dollar til den eller de personer, der kunne udforme en algoritme, som leverede mindst 10 procent bedre brugeranbefalinger end Netflix' daværende system. 

Prisen blev i 2009 vundet af et hold af forskere, der kaldte sig BellKor's Pragmatic Chaos

Læs også:
 
10 ting du skal vide om Netflix

Sådan virker Netflix i Danmark

Læses lige nu

    PensionDanmark

    AI Engineer

    Københavnsområdet

    Green Power Denmark

    It-chef med udviklingsfokus

    Københavnsområdet

    Køge Kommune

    Specialist i Informationssikkerhed

    Region Sjælland

    Netcompany A/S

    IT Consultant

    Københavnsområdet

    Annonceindlæg tema

    Identity & Access Management er blevet rygraden i digital sikkerhed

    Denne side indeholder artikler med forskellige perspektiver på Identity & Access Management i private og offentlige organisationer. Artiklerne behandler aktuelle IAM-emner og leveres af producenter, rådgivere og implementeringspartnere.

    Navnenyt fra it-Danmark

    IFS Danmark A/S har pr. 2. marts 2026 ansat Marlene Gudman som HR Business Partner. Hun skal især beskæftige sig med HR i Danmark og Norden og lede udvalgte internationale HR-projekter. Hun kommer fra en stilling som Nordic Lead HR Business Partner hos Salesforce. Hun har tidligere beskæftiget sig med international HR med fokus på udvikling af og udfordringer i HR ud fra et forretningsperspektiv. Nyt job

    Marlene Gudman

    IFS Danmark A/S

    Pinksky ApS har pr. 1. maj 2026 ansat Dan Toft, 29 år,  som Rådgivende konsulent, Partner. Han skal især beskæftige sig med digitalisering med Microsoftplatformen. Han kommer fra en stilling som Microsoft 365 & SharePoint Specialist hos Evobis ApS. Han er uddannet datamatiker. Han har tidligere beskæftiget sig med Microsoft 365 og SharePoint udvikling. Nyt job

    Dan Toft

    Pinksky ApS

    IFS Danmark A/S har pr. 1. april 2026 ansat Sarah Warm som Account Executive, Energy & Utilities. Hun skal især beskæftige sig med salg af IFS' løsninger til nye kunder inden for energibranchen. Hun kommer fra en stilling som Account Executive hos Synergy Investment Group i Holland. Hun er uddannet BSc Economics and Business Economics, Neuroscience & MSc Business Administration Digital Business. Hun har tidligere beskæftiget sig med Solution Sales & Cybersecurity. Nyt job

    Sarah Warm

    IFS Danmark A/S

    Sharp Consumer Electronics har pr. 1. april 2026 ansat Daniel Eriksson som salgsdirektør for de nordiske lande. Han skal især beskæftige sig med at accelerere virksomhedens vækst i Norden. Han kommer fra en stilling som nordisk salgsdirektør hos Hisense. Han har tidligere beskæftiget sig med detailhandel, kommerciel strategi og markedsudvidelser med bemærkelsesværdige resultater til følge. Nyt job

    Daniel Eriksson

    Sharp Consumer Electronics