Примечание: ниже перевод статьи «Rethinking Recommendation Engines» от Alex Iskold (знаменитого своими исследованиями в области экономики внимания и теоретических основ механизма социальных сетей), в которой автор рассматривает текущие рекомендательные системы и пытается предсказать, что ждет их в будущем (фактически, предлагает радикальный способ по их улучшению).
Более двух лет назад Netflix анонсировал соревнование по движку рекомендаций: любой, кто изобретает алгоритм, позволяющий улучшить качество их рекомендательной системы не менее, чем на 10%, выигрывал один миллион долларов. Многие исследовательские группы с энтузиазмом взялись за дело, воодушевленные количеством доступной для анализа информации. В самом начале был достигнут некоторый прогресс, но затем он затормозился, и сейчас исследователи остановились в районе улучшения примерно на 8,5%.
В этом посте мы разберем, почему улучшения рекомендательного движка является не алгоритмической проблемой, а, скорее, вопросом представления. Переосмысление рекомендаций как фильтров и их применение без ориентации на высокий конечный результат, по-видимому, скорее приведет к успеху, чем более быстрое «перемалывание» (crunching) данных.
Более двух лет назад Netflix анонсировал соревнование по движку рекомендаций: любой, кто изобретает алгоритм, позволяющий улучшить качество их рекомендательной системы не менее, чем на 10%, выигрывал один миллион долларов. Многие исследовательские группы с энтузиазмом взялись за дело, воодушевленные количеством доступной для анализа информации. В самом начале был достигнут некоторый прогресс, но затем он затормозился, и сейчас исследователи остановились в районе улучшения примерно на 8,5%.В этом посте мы разберем, почему улучшения рекомендательного движка является не алгоритмической проблемой, а, скорее, вопросом представления. Переосмысление рекомендаций как фильтров и их применение без ориентации на высокий конечный результат, по-видимому, скорее приведет к успеху, чем более быстрое «перемалывание» (crunching) данных.
