開始からまだ1週間の Netflix の $1 million コンテストですが、既に 1 % のリコメンデーション精度の向上を出したチームが出ています。

昨日までトップを走っていた WXYZ Consulting というデータマイニングの会社(UC サンタクルーズのデータマイニングプロフェッサーである Yi Zhang 教授率いるチーム)を押しのけて、チーム The Thought Gang が初の精度向上 1% レベルを達成してトップに輝いています。わずか1週間。このペースでいけば、10 週で 10% 達成出来るかもしれません。これまでのところ参加登録は 99 カ国から 8,100 チーム、結果を出しているのは 82 チーム。

コンテストの途中経過はこちらで見れます。Netflix Prize Leaderboard

Netflix はオンラインビデオレンタルの最大手。郵便で DVD が送られてくるレンタルビデオのヤツです。今回のコンテストは自社のリコメンデーションエンジンの精度向上を狙ってコンテスト化したもの。応募者は個人情報の入っていないこれまでの映画のレンタル情報 1 億件のデータを元に、新しいアルゴリズムで精度を競うという趣旨。

Netflix の現行のリコメンデーションエンジン、Cinematch を 10% 以上上回った、最も高い精度を出したチームに優勝賞金 $1 million(約 1 億円)が授与。10% に満たなかった場合、トップのチームに、精度の向上 1% につき $500,000(約 5000 万円)が支払われます。10% が達成されない場合は 2011 年までコンテストが続けられます。

ちなみに、Technology Review のインタビュー(The $1 Million Netflix Challenge)に応えている Netflix VP of Recommendation System の Jim Bennett によると、Cinematch と呼ばれている現行のリコメンデーションエジンンは、任意の 2 つの映画タイトルを選び、その両方をレーティングしているユーザーを捜します。そのユーザーグループが 2 つの映画をどうレーティングしているかでユーザー同士の相関を計算するという方法。

それにしても、リコメンデーションエンジンをコンテストにするという発想がおもしろい。業界初のコンテストでパブリシティも得られていますが、やはり実質何百通りのアルゴリズムを短期間で実装、検証、比較することが出来るので、自社でアルゴリズムを考えるよりもずっと効率的に精度の向上が出来るというのが本当のメリットではないかと思います。DVD レンタルの業界も競争が激しくなってきたし、基本的に取り扱うものはどこでも同じクオリティのものが手に入るとなれば、差別化を図るところはサービス、ということでリコメンデーションエンジンは非常に重要なツールになってくるといういのが Netflix の読み。今後の生き残りには必須アイテムということでしょう。

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