Netflix сыйлыгынын адамдары турган кино алдын ала ачык чакыруу үчүн колдонот.
абдан жакшы белгилүү ачык чакыруу долбоор Netflix сыйлыгы болуп саналат. Netflix онлайн кино ижара компания болуп саналат, ал эми 2000-жылы бул кардарлар үчүн кинолорду сунуш Cinematch бир кызматын ишке киргизди. Мисалы, Cinematch сиз Артка Star Wars империясы кайгыга жакшы көрөрүн байкап, анан Радик кайра карап сунушташы мүмкүн. Башында, Cinematch начар иштеген. Бирок, көп жылдар бою, ал кардарлар менен кандай тасмалар алдын жөндөмдүүлүгүн жакшыртуу үчүн берген. 2006-жылга, Бирок, Cinematch боюнча прогресс plateaued болчу. Netflix боюнча изилдөөчүлөр, алар жөнүндө ойлоно албай абдан көп нерсени аракет кылып, бирок, ошол эле учурда, алар өздөрүнүн системасын жакшыртууга жардам берүү үчүн башка пикирлер бар деп шектелген. Ошентип, алар учурда, эмне менен келип, бир радикалдуу чечим: ачык чакыруу.
Netflix сыйлыгынын акыры ийгилиги үчүн ачык чакыруу иштелип чыккан кандай болгон, ал эми бул долбоор коомдук изилдөөлөр кандай ачык чалуулар үчүн колдонсо болот үчүн маанилүү сабактар камтылган. Netflix эле, алар биринчи жолу ачык чакырууну карап көптөр элестете кандай идеялар үчүн бонитети өтүнүчүн сунуп берген эмес. Тескерисинче, Netflix жөнөкөй баа берүү жол-жобосу менен так кыйынчылык туудурган эмес, алар 3 миллион кармалып чыккан рейтинги алдын ала 100 млн кино рейтингин комплексин пайдаланууга шек (колдонуучулар жасаган Рейтинг бирок Netflix бошотуп эмес деп). Cinematch бир миллион доллар утуп караганда биринчи адам жакшы 3 млн кармалып чыккан рейтинги 10% алдын ала алгоритмин түзүү. кармалып чыккан менен алдын ала баалоо Бул ачык жана баалоо жол-жобосу-салыштырып, колдонууга жеңил Netflix сыйлыгынын чечимдер ушундай жол менен түзүлгөн эле пайда караганда, текшерүү үчүн кыйын болгон баалар-билдирген; ал ачык чалуу үчүн жарактуу көйгөйүнө айланып Cinematch жакшыртуу маселесине бурулду.
2006-жылдын октябрында, Netflix тууралуу 500,000 кардарлар 100 млн кино рейтингдерин камтыган танышуусуна (6-бөлүмдө бул маалыматтарды чыгарууну купуялык кесепеттерин каралат) чыгарды. Netflix маалыматтар 20,000 тасмалар болжол менен 500,000 кардарлар бир ири булагына катары conceptualized болот. Бул булагына ичинде бир Беш жылдыз үчүн (стол 5,2) чейинки шкала боюнча 100 млн рейтингдери бар болчу. кыйынчылык 3 млн кармалып чыккан рейтинги алдын ала булагына байкалган маалыматтарды колдонуу болду.
Movie 1 | Movie 2 | Movie 3 | ... | Movie 20000 | |
---|---|---|---|---|---|
Кардар 1 | 2 | 5 | ... | ? | |
Кардар 2 | 2 | ? | ... | 3 | |
Кардар 3 | ? | 2 | ... | ||
\(\vdots\) | \(\vdots\) | \(\vdots\) | \(\vdots\) | \(\vdots\) | |
Кардар 500,000 | ? | 2 | ... | 1 |
Дүйнө жүзү боюнча окумуштуулар жана хакерлерге шек тартылып алынган, ал эми 2008-жылдын жыйынтыктары 30000 ашуун адам аны иштеген (Thompson 2008) . Сынактын жүрүшүндө, Netflix дагы 5000ден ашуун чейин 40000 сунуш кылынуучу чечимдерге караганда командаларынын кабыл алынган (Netflix 2009) . Албетте, Netflix окуп жана бул сунуш кылынуучу чечимдерге түшүнө алган эмес. чечимдер текшерүү үчүн жеңил эле, анткени, бүт нерсе, бирок, ийкемдүү, чуркап кетти. Netflix бир компьютер бир prespecified ченем менен кармалып чыккан баалар менен алдын ала баалоо (алар колдонулган өзгөчө ченем орточо өлчөмү тамыр ката бурчтуу болгон) салыштыруу мүмкүн. Ал тез эле Netflix жакшы идеялары кээ бир калыштуу жерлерден келип, анткени маанилүү болуп чыкты, ар, чечим кабыл иштетилген чечимдерди баалоо бул жөндөмдүүлүк болгон. Чынында эле, утуп чечүү эч кандай алдын ала тажрыйбасы курулуш кино сунуш системаларын болгон үч изилдөөчүгө Найти командасы тарабынан берилген (Bell, Koren, and Volinsky 2010) .
Netflix сыйлыгынын бир сонун өзгөчөлүгү бардык сунуш кылынуучу чечимдерге, адилеттүү баа берүү үчүн мүмкүнчүлүк болуп саналат. Бул адамдар, алардын алдын ала баалоо жүктөп, алар окуу грамоталарын, жаш курагы, расасы, жынысы, сексуалдык багыт, же өзү жөнүндө эч нерсе жүктөп берүү үчүн зарыл болгон эмес, ал эмес. Азайбашы бир атактуу адис-жылдын алдын ала баалоо анын так уктоочу өспүрүм ошол эле мамиле болгон. Тилекке каршы, бул коомдук изилдөөлөр чыныгы эмес. Бул көпчүлүк коомдук изилдөө, баа берүү өтө көп убакытты талап кылып, жарым-жартылай көз болуп саналат. Ошондуктан, көпчүлүк изилдөө идеялар олуттуу баа качан жана идеялар бааланат, ал идеяларды жаратуучусу ошол баа жиберүүгө кыйын. Open чакыруу долбоорлор, экинчи жагынан, алар башкача сагынып турган ойлорду таап үчүн жеңил жана адилет наркка ээ.
Мисалы, Netflix сыйлыгына учурунда бир учурда, экран аты Шымон Funk менен кимдир бирөө өз блогунда бир жекелик балл чиришинен негизинде сунушталган чечим жарыяланган, башка катышуучулар менен мурда колдонулган эмес, сызыктуу алгебранын бир мамиле. Трасса блогуна кийинки эле мезгилде техникалык жана weirdly расмий эмес болчу. Бул блог жакшы чечим баяндаган почта же убакытты текке болду беле? ачык чакыруу боюнча долбоордун тышкары, чечим эч качан олуттуу баа алган болушу мүмкүн. Анын үстүнө, Симон Funk с бир окутуучу болгон эмес; Ал учурда, Пакистан айланасында Backpacking, бир программа иштеп чыгуучусу болгон (Piatetsky 2007) . Ал Netflix инженер үчүн бул идеяны алмашкан болчу болсо, анда ал сөзсүз окуп эмес, жок болмок эмес.
Бактыга жараша, баалоо критерийлери так жана колдонууга жеңил эле, анткени, анын алдын ала баалоо баа берилип, өз мамиле абдан күчтүү экенин ошол замат айкын болгон: ал конкурстун төртүнчү орунга чыгып зымды жулуп, башка командалар зор натыйжасы деп берген буга чейин болуп келген маселе боюнча ай иштеген. Акыр-аягы, ал ыкманын бөлүгү дээрлик бардык олуттуу атаандаштар тарабынан колдонулган (Bell, Koren, and Volinsky 2010) .
Симон Funk, тескерисинче, аны жашыруун сактоого аракет караганда, анын ыкмасын түшүндүрүп блог же билдирүү жаза тандап экенин, ошондой эле Netflix сыйлыгына көптөгөн катышуучулары гана миллион доллар сыйлык улам жок экенин көрсөтүп турат. Тескерисинче, көптөгөн катышуучулар, ошондой эле интеллектуалдык кыйынчылык жана маселенин айланасында иштелип коомчулук менен ыракаттануу үчүн көрүнгөн (Thompson 2008) Мен көптөгөн изилдөөчүлөр түшүнүүгө болот, сезим.
Netflix сыйлыгы ачык чалуу классикалык бир мисалы болуп саналат. Netflix белгилүү бир максат менен бир суроо берген (кино рейтингдерин божомолдоо) жана көптөгөн адамдардан чечимдерди сурашкан. Алар түзүүгө караганда, текшерүү үчүн кыйын болгондуктан, Netflix, бул чечимдерди баа алган жана акырында Netflix мыкты чечим алды. Андан кийин, мен да ушундай эле ыкма биология жана мыйзам боюнча, бир миллион доллар сыйлык пайдаланылышы мүмкүн кантип көрсөтөбүз.