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協調フィルタリングと研究に関するwata88のブックマーク (1)

  • netflix prize is over, 時間経過による嗜好性の変化 - DO++

    米国のオンラインDVDレンタルサービス「Netflix」が、現在利用しているレコメンデーションシステムの性能をはじめに10%改善したチームに100万ドルの賞金を与えるという触れ込みで始まったnetflix prizeは当初の予想よりも時間がかかったが、つい最近最初からトップを走り続けていたbellkorと、上位陣のコラボレーションのチームが10%の壁を破った(leaderboard)。 彼らの手法は「非常に多くの様々な種類のレコメンデーションシステムの結果を混ぜ合わせる」という愚直だがいかにも精度が出そうだという方法を採用している(、と昨年度の結果からは思われる。近々詳細は出るだろう。) 実際に使ってとどめになったかどうかは分からないが、彼らのチームの主要メンバーがKDDで新しい手法を発表しており、単一の手法による最高精度を達成している。ちなみに今年のKDD(データマイニング系の学会の最高

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