12 Ottobre 2007

Il Netflix Prize ha scatenato l’ingegno: Da adesso in poi il mondo dei Sistemi di Raccomandazione non sarà più lo stesso

Il Netflix Prize è una competizione organizzata da Netflix, un servizio on-line di noleggio film, che ha come scopo la premiazione del miglior progetto di sistema di raccomandazione per la previsione delle preferenze cinematografiche basate sullo storico dei giudizi forniti dai clienti. Come già accennato in passato in uno dei nostri post, Netflix ha dato a disposizione dei partecipanti un grande dataset sui giudizi dati ai film consistente di oltre 100 milioni di rating (più date) provenienti da approssimativamente 480000 utenti scelti casualmente e 18000 film (lo storico va dall’ottobre 1998 al Dicembre 2005). Dato questo dataset, l’obiettivo era prevedere i giudizi reali da associare ad oltre 3 milioni di titoli non visti sulla base delle opinioni espresse dagli utenti sull’insieme di titoli disponibili.
Ebbene, il risultato di questa competizione è stato sorprendente. In molti hanno partecipato, e molto interessanti sono stati gli spunti creativi. Proponiamo di seguito una serie di articoli completi, relativi a lavori che hanno partecipato alla competizione:

Improved Neighborhood-based Collaborative Filtering
Robert M. Bell and Yehuda Koren
Variational Bayesian Approach to Movie Rating Prediction
Yew Jin Lim and Yee Whye Teh
On the Gravity Recommendation System
Gabor Takacs, Istvan Pilaszy, Bottyan Nemeth, and Domonkos Tikk

Postato il 12/10/2007 14.53.24 in Data mining | Commenti (0) |
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