5.3.1 Netflix mükafatı

Netflix mükafatı insanlar kimi olan kino proqnozlaşdırmaq açıq zəng edir.

ən məşhur açıq çağırış layihə Netflix mükafatı var. Netflix bir online film icarə şirkəti 2000-ci ildə bu müştərilərə film tövsiyə Cinematch, bir xidmət başlatdı. Məsələn, Cinematch geri və sonra Jedi qaytarılması izləmək məsləhətdir Star Wars və Empire Tətil xoşuma gəldi görə bilərsiniz. Əvvəlcə Cinematch zəif işləyib. Lakin, bir çox illər ərzində, Cinematch müştərilərin zövq nə kino proqnozlaşdırmaq qabiliyyəti yaxşılaşdırılması üçün davam etdi. 2006-cı ildə isə, Cinematch tərəqqi sabit. Netflix tədqiqatçılar onlar hesab edə bilər olduqca çox hər şeyi cəhd, lakin eyni zamanda, onlar öz sisteminin təkmilləşdirilməsi kömək edə bilər digər fikir var idi ki, şübhəli. açıq zəng: Belə ki, onlar vaxt, nə ilə radikal həll gündəmə gəldi.

Netflix mükafatı son uğuru üçün çox vacibdir açıq çağırış nəzərdə tutulmuşdur necə oldu, və bu dizayn sosial tədqiqat üçün istifadə edilə bilər necə açıq zənglər üçün əhəmiyyətli dərslər var. Netflix yalnız onlar ilk açıq zəng hesab zaman, bir çox insanlar təsəvvür nə fikir bir struktursuz tələbini həyata qoymadı. Əksinə, Netflix sadə qiymətləndirmə meyarları ilə aydın problem poza verdi: 3 milyon təşkil-out ratings proqnozlaşdırmaq 100 milyon film ratings bir sıra istifadə insanları etiraz (istifadəçi etdi ratings lakin Netflix azad deyil ki,). Cinematch 1 milyon dollar qazana bilər 10% daha yaxşı 3 milyon təşkil-out ratings proqnozlaşdırmaq bilər ki, bir alqoritm yaratmaq bilər hər kəs. Bu aydın və asan qiymətləndirmə keçiriləcək-out proqnozlaşdırılır ratings meyarları-müqayisə tətbiq etmək Netflix mükafatı həllər yaratmaq daha yoxlamaq üçün asandır, belə bir şəkildə çerçeveli edilmişdir ki, ratings-demək; Bu açıq zəng üçün uyğun bir problem Cinematch təkmilləşdirilməsi problem çıxdı.

2006-cı ilin oktyabr ayında Netflix (biz Fəsil 6 Bu data azad gizlilik nəticələrini nəzərə alacaq) haqqında 500,000 müştərilərin 100 milyon film ratings olan bir verilənlər bazasının buraxmışdır. Netflix data 20,000 kino təxminən 500,000 müştərilər böyük bir matrix kimi kavramlaşmamış bilər. Bu matrix ərzində 1 5 ulduz (Cədvəl 5.2) bir miqyasda 100 milyon ratings var idi. Challenge 3 milyon təşkil-out ratings proqnozlaşdırmaq matrix müşahidə məlumatdan istifadə etmək idi.

Dünyanın Tədqiqatçılar və hakerlər problem tərtib edilmişdir, və 2008-ci ildə 30,000-dən artıq adam bu iş (Thompson 2008) . Müsabiqənin ərzində Netflix 5000-dən çox komanda-dən çox 40,000 həll təkliflərini qəbul (Netflix 2009) . Aydındır ki, Netflix oxumaq və bütün bu təklif həllər anlaya bilmədim. həllər yoxlamaq üçün asan idi, çünki bütün şey, lakin, rəvan qaçdı. Netflix yalnız bir kompüter bir pre-müəyyən metrik (onlar orta-squared səhv kvadrat kök idi istifadə xüsusi metrik) tərəfindən təşkil edilən-out ratings proqnozlaşdırılır ratings müqayisə ola bilər. Bu tez yaxşı ideyalar bəzi təəccüblü yerlərindən gəldi, çünki əhəmiyyətli olduğu ortaya çıxdı hər kəs olan həllər qəbul Netflix effektiv həllər qiymətləndirmək üçün bu qabiliyyəti idi. Əslində, qalib həll heç bir təcrübəsi bina kinosu tövsiyə sistemləri idi üç tədqiqatçılar tərəfindən açılmış qrupu tərəfindən təqdim olunub (Bell, Koren, and Volinsky 2010) .

Netflix mükafatı bir gözəl aspekt onların həlli kifayət qədər qiymətləndirdi üçün dünyada hər kəs effektiv edir. insanlar öz proqnozlaşdırılan ratings qəbul zaman, onlar akademik etimadnaməsini, özləri haqqında öz yaş, irq, cinsiyyət, cinsi oriyentasiya, və ya bir şey yüklemek üçün ehtiyac yox idi. Belə ki, Stanford məşhur professor proqnozlaşdırılır ratings məhz onun yataq bir yeniyetmə kimi eyni müalicə edildi. Təəssüf ki, bu sosial tədqiqat doğru deyil. Bu ən Sosial Araşdırmalar, qiymətləndirilməsi çox vaxt aparan və qismən subyektiv deyil. Belə ki, ən çox tədqiqat fikir ciddi qiymətləndirdi heç vaxt, və ideyaları qiymətləndirilir zaman, fikir yaradıcısı həmin qiymətləndirilməsi ayırmaq çətindir. həllər yoxlamaq üçün asan Çünki, açıq zənglər tədqiqatçılar yalnız məşhur professor həllər hesab əgər çatlar vasitəsilə düşür ki, bütün potensial gözəl həllər daxil olmaq üçün imkan verir.

Məsələn, ekran adı ilə Netflix mükafatı kimsə zamanı bir anda Simon Funk bir tək dəyər parçalanma əsasında onun blog təklif həlli tarixində, digər iştirakçıları tərəfindən əvvəllər istifadə olunmayıb xətti cəbr bir yanaşma. Funk blog post eyni zamanda texniki və weirdly rəsmi idi. Bu blog post yaxşı həll təsvir və ya vaxt itkisi idi? açıq çağırış layihənin kənarda həll ciddi qiymətləndirmə qəbul heç vaxt ola bilər. bütün Simon Funk Cal Tech ya MİT professor idi sonra; o zaman, Yeni Zelandiya ətrafında Backpacking edilmişdir, bir proqram geliştirici idi (Piatetsky 2007) . o Netflix mühəndis bu fikir e-poçt olsaydı, bu, demək olar ki, ciddi qəbul olmazdı.

qiymətləndirmə meyarları aydın və tətbiq etmək asan idi, çünki Xoşbəxtlikdən, onun təxmin ratings qiymətləndirdi və onun yanaşma çox güclü idi ki, dərhal aydın idi: o, müsabiqədə dördüncü yerə rocketed, böyük nəticə digər komandalar artıq olmuşdur ki, verilmiş problem ay üçün iş. Sonda, Simon Funk yanaşma hissələri faktiki olaraq bütün ciddi rəqiblər tərəfindən istifadə edilmişdir (Bell, Koren, and Volinsky 2010) .

Simon Funk olduqca gizli saxlamaq üçün çalışırıq çox, onun yanaşma izah blog post yazmaq üçün seçdi ki, həmçinin Netflix mükafatı bir çox iştirakçıları xüsusi milyon dollar mükafat əsaslandırılmış deyil ki, göstərir. Əksinə, bir çox iştirakçıları intellektual problem və problem ətrafında inkişaf icma zövq görünürdü (Thompson 2008) , bir çox tədqiqatçılar başa düşmək olar gözləyirik hisslər.

Netflix mükafatı açıq çağırış klassik nümunəsidir. Netflix (film ratings proqnozlaşdırılması) xüsusi məqsədi ilə bir sual yönəldilən və bir çox insanların həllər tələb. onlar yaratmaq üçün daha yoxlamaq üçün asan idi, çünki Netflix bütün bu həllər qiymətləndirmək bacardı və nəticədə Netflix ən yaxşı həll seçilmiş. bu yanaşma biologiya və hüquq istifadə edilə bilər necə Next, mən sizə göstərmək lazımdır.