预测电影评论袋奖金100万美元奖金

 作者:欧堰     |      日期:2017-11-26 01:01:02
作者:Colin Barras三年后,在线DVD租赁公司Netflix向所有人提出挑战,将其电影推荐系统改进了10%,一支团队联盟已经超越了金牌 Netflix使用的推荐系统根据他们对之前电影的评价,推荐用户可能喜欢的电影该公司于2006年10月向所有能够将其业绩提高10%的人举办了一场全球竞赛,奖金为100万美元多年来,来自全球各地的计算机科学家团队一直在关注该奖项现在,其中四个提交了一个合并条目,比现有算法提高了10.05%根据比赛规则,其他球队现在有一个月的时间来试图改善这个数字,或者奖金将交给合并的球队,称为BellKor的实用混乱 “领导人取得的成就是非凡的;这是一项巨大的壮举,他们应该获得奖项,“研究英国伦敦大学学院推荐系统的计算机科学家Neal Lathia说然而,Lathia认为Netflix不太可能立即使用获胜算法向参赛者提供了480,000名Netflix用户的匿名数据数据集,揭示了他们租用的电影以及何时出租对于这些人中的一半,数据包括他们给以前租借的电影的评级团队必须使用该信息来尝试预测另一半人如何租借他们的电影 Lathia说,对数据集的分析显示,人们根据星期几的不同对电影进行评分,这是团队用来改善结果的一种现象他认为在工作的商业系统上利用这种效应会很困难 “除非Netflix准备每天更新其建议,否则不能使用这些时间效应”还有其他问题需要考虑上周,在意大利特伦托举行的UMAP 2009大会上,西班牙巴塞罗那Telefonica Research的Xavier Amatriain团队展示了一些工作,显示用户可能会对电影评价不一致,这会增加数据噪音,从而限制预测系统的准确性研究发现,要求用户评价电影的顺序会对他们给出的评级产生影响相比之下,进入Netflix竞赛的算法假设人们对电影的看法是一致的,Lathia说他补充说,Netflix还必须决定准确度如何他解释说,虽然准确性很容易定量测量,但能够推荐能让Netflix客户满意的电影是一项更为主观的任务他说,如果客户确实看到了任何好处,那么可能会因为知道Netflix在系统的高调调整中投入了大量资金而导致安慰剂效应期刊参考: