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のBellKor のプラグマティック カオスAT&T エンジニアを含むチームは、Netflix の Cinematch 映画推奨アルゴリズムを 10.05% 改善する最新のソリューションを提出したところです。 3年かけて準備してきた100万ドルの賞金が、ついに彼らのものになるのだろうか？
映画マッチングに 100 万ドル
よく見ていない人は、この 100 万ドルのコンテストが一体何なのか疑問に思っているでしょう。 2006 年 10 月 2 日Netflixが発表Netflix 賞は、すでに広く認知されている映画推奨エンジンを改善するために積極的な競争を呼び込むために設計されたコンテストです。簡単に言うと、映画の推薦の精度を少なくとも 10% 向上させた最初の人に 100 万ドルの賞金が与えられることになります (完全なルール詳細については、こちらをご覧ください)。
より優れたレコメンデーション エンジンの作成を促進するために、Netflix は映画の評価に関する匿名のユーザー データを利用できるようにしました。なぜそこまでオープンなのか？より良い推奨は顧客の満足度を高め、現在利用可能な映画ストリーミングサービスの猛攻撃や、従来の映画レンタルのかつての王者であるブロックバスターとの積極的な直接競争に対抗する態勢を整えることになる。 Netflix の本当の差別化要因は、Cinematch レコメンデーション エンジンであり、これが同社の基礎となっています。
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現在、リーダーボードによると、AT&T、Commendo、Pragmatic Theory、Yahoo Researchの従業員からなる連合であるPragmatic Chaosが勝利の方程式を見つけ出したという。ただ先週、プラグマティック理論は 9.78% の改善を示したエンジンを提出しましたが、これは 10% のマークにわずかに届きませんでした。しかし今日、Pragmatic Chaos からの 10.05% の応募により、このコンテストが最終的にこれらの天才科学者の勤勉さに報いることがわかりました。
