Миллион за алгоритм
March 5th, 2008 Posted in Бизнес, Технологии![]() |
В октябре 2006 года компания Netflix, лидер америкаского проката «DVD почтой», объявила конкурс с призом в один миллион долларов. По условиям конкурса, нужно разработать алгоритм рекомендации фильмов с учетом персональных вкусов пользователя. |
Как это работает? Пользователь берет в прокат фильмы, смотрит их и ставит им оценки. На основании того, как оценен тот или иной фильм, машина может сделать предположение о вкусах пользователя. Когда он зайдет на веб-сайт за очередной порцией фильмов, ему будет предложены наиболее интересные для него варианты.
У Netflix уже есть своя система рекомендаций, Cinematch Работает она достатчно неплохо, но есть еще место для улучшения. Текущий коэффициент ошибки 0.95. Это значит, что фильму, который вы оцениваете на 4, система с почти равной вероятностью может поставить оценку 3 или 5.
Чтобы получить приз, нужно улучшить показатели Cinematch на 10%, т.е. довести коэффициент до 0.85. Подробнее о конкурсе можно почитать здесь: http://www.netflixprize.com/
С начала конкурса прошло полтора года. У лидера сейчас показатель 0.8675 и еще 40 команд отстают всего на 0.2 процента.
Журнал Wired опубликовал статью о одном из новых участников, Just a guy in a garage, который сейчас находится на восьмом месте. По его мнению искать успех нужно на стыке математики и психологии. Его алгоритм учитывает такие психологические моменты как инерцию мышления. Скажем человек оценил несколько фильмов подряд выше их средней оценки. Велика вероятность того, что и следующему фильму он даст высокую оценку.
Другой фактор – мнение и вкусы человека могут меняться со временем. Более свежим оценкам имеет смысл давать больший вес. Или, например, оценка сериалов. Подмечено, что поздние серии получают оценку выше. У некоторых людей не хватает терпения и желания смотреть до конца, т.е. отстаются самые преданные. Они и ставят более высокие оценки.
У подобных алгоритмов много примений в других областях. Как вы думаете, сколько заплатит Амазон за улучшение их системы рекомендации «people who bought this product also buy …»?
Эрик Синк писал, что однажды купил на Амазоне кулинарную книгу в подарок сестре. Несколько месяцев после этого Амазон пытался ему рекомендовать книги из этой области, хотя при наличии достаточной истории видно, что данная покупка была случайной и не должна приниматься во внимание. Умная система должна щелкать такие случаи как орешки.
Гугл тоже работает в этом направлении. Постепенно мы придем к тому, что разным людям будут показываться разные результаты поиска, которые учитывают их интересы и историю предыдущих запросов.
В общем, если вы дружны с математикой, психологией и программированием – вам прямая дорога на http://www.netflixprize.com. Конкурс будет продолжаться до октября 2011 года. Удачи!
---------------
PS. я перенес сайт на другой сервер. Была временная проблема с кодировкой, но сейчас все работает. Кто успел полюбоваться на кракозябры - извиняйте.

6 Responses to “Миллион за алгоритм”
By jdoom on Mar 6, 2008
интересная ссылка, я об том даже не знал…деньги из воздуха…люди делают стараются им все варианты пересылают, и один только выигрывает, и то его лимон еще налогом покроют, и на этом алгоритме они миллиарды заработают(=
By Jo on Mar 6, 2008
Интересно. Главное, что сфера применения весьма обширна.
Корень проблемы находится в связке человек – компьютер. На текущий момент эта связка больше ориентирована на компьютер нежели на человека.
Улучшить показатели можно будет только тогда, когда будет возможность легко получить от пользователя эмоциональную составляющую в удобной для пользователя форме (мне кажется это будет возможно только с наступлением эры голосовых интерфейсов).
Анкеты – легко реализуется, но ограничено.
Проблема имено в выборе критериев, а они могут быть ой какие разные. Как их выделить?
By Сергей Корнилов on Mar 7, 2008
Получение эмоционального фидбэка – интересная штука. Вопрос только как сделать ее ненапряжной для пользователя.
Возможно это бует какой-то шлем или очки для просмотра в 3D, который одновременно будет читать реакцию мозга. Вроде как это уже возможно без вживления электродов.
By KMiNT21 on Mar 8, 2008
Интересная тема. Сам долго размышлял по поводу оценки видеофильмов, где бы учитывались оценки схожих (по вкусам) пользователей (рассматривал на примере видео-архива нашей местной сети). Короче очень сложно это.
By Jo on Mar 10, 2008
Теже вопросы возникают у продавцов книг, музыки, тур агенств, всяческих аксесуаров.
Вообщем целевая реклама.
Вот устройство для чтения… :
http://www.fcenter.ru/online.shtml?hardnews/2008/03/04#material_id=23599
Один из вариантов это использование гибридного метода. Что-то типа фокус групп.
Предсказание будет основано на активном выборе/поиске пользователя и интересах группы с которой он себя отождествляет. Как пример интернет сообщества.
Люди группируются в группы по интересам/ вкусам. Этот процесс не управляем. Но под него можно подстроиться. Если человек примкнул к группе, то можно предположить, что его заинтересует, то что интересно группе.
В этом случае появляется совсем другой вопрос. Как помочь формированию этих групп?Как их выделить? Как получить информацию о интересах группы? Текущей активности и т.д.
Похоже без старшего брата не обойтись
)
By Gelya on Mar 11, 2008
Странно, а как же учесть настроение и индивидуальность каждого? Его любовь к опеределенным режиссерам, но нелюбовь к некоторым актерам и попсовым сюжетам? Опять всех под одну гребенку, все для ленивых?