数学建模网—SHUMO.COM

　　DVD在线租赁商 Netflix 于 2006 年 10 月 2 日发起一项竞赛：Netflix Prize，任何组织或个人只要能够提交比它现有电影推荐系统 Cinematch 效果好 10% 的新方法，就可以获得一百万美元的奖金。竞赛最多持续到 2011 年 10 月 2 日。同时，Netflix Prize 还提供每年五万美元的年度进步奖。2007 年年度进步奖由来自 AT&T 的 BellKor 小组夺得。

　　竞赛提供四十八万多用户对一万七千多部电影的上亿条评分记录，要求参赛者根据这些信息推测另外近三百万条记录打了什么分数。Netflix 计算参赛者的推测与实际的打分结果的 RMSE（root mean square error），以此评定成绩。Cinematch 自己的 RMSE 是 0.9514。目前最好成绩是 0.8675，由”When Gravity and Dinosaurs Unite” 小组于 2008 年 3 月 1 日提交。BellKor 小组暂居第二，成绩是 0.8682（去年 BellKor 获奖的成绩是 0.8712）。

　　截止到 2008 年 3 月 7 日 20:55:57，竞赛已经吸引了来自 168 个国家的 27600 多支队伍参加，收到 23170 份有效的提交结果。成绩最好的 40 份结果进入排行榜。

　　Netflix Prize 竞赛应该说是双赢的活动。一方面，Netflix 以相对较少的成本，吸引了全球的研究者为其开发电影推荐算法，并获得了良好的宣传效应。另一方面，竞赛所提供的海量真实数据对于数据挖掘，知识发现，机器学习等方向的研究来说，是不可多得的珍贵数据。

PS：关于竞赛更多的信息，请自行在网上查找

声明: 本文采用 BY-NC-SA 协议进行授权 | 数学建模网—SHUMO.COM
转载请注明转自《百万美元大奖：Netflix Prize！》