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outubro 5, 2006

Sistemas de Recomendação

A empresa Netflix, uma empresa de locação online de DVDs nos EUA, lançou uma interessante competição valendo nada menos que um milhão de dólares. Os interessados devem criar um sistema de recomendação de filmes melhor do que o desenvolvido por eles (Cinematch). O sistema deve tentar prever quais filmes determinado cliente poderia gostar, com base nas informações de quais filmes ele já viu e gostou. Nada diferente do sistema de recomendação da Amazon, por exemplo. Em todos os sistemas desse tipo, utilizam-se algoritmos sofisticados de análise estatística que, invariavelmente, valem-se de recursos de técnicas de aprendizagem de máquina.

O prêmio máximo vai para quem conseguir um sistema que melhore o atual em 10% - isto é, faça 10% mais recomendações corretas. Não é pouca coisa. Se a marca não for alcançada, o melhor sistema ainda leva 50 mil dólares.

Sistemas de recomendação ganharam enorme popularidade devido aos também enormes resultados que propiciam às empresas que os utilizam. A Amazon, ao introduzir seu sistema, obteve ganhos na faixa de 5% (se me lembro bem). Apesar de parecer pouca coisa, considere que a Amazon é uma empresa que movimenta MUITOS milhões em venda. Faça as contas.

Um sistema que é 10% melhor que o anterior pode bem gerar aumentos de lucros nessa faixa. Ainda considerando que um sistema realmente bom pode ser licenciado para outras empresas, o prêmio oferecido parece até modesto.

Talvez o mais interessante para os pesquisadores da área é a disponibilização de uma base de dados massiva que deve ser utilizada para treinar/ajustar os algoritmos. É, possivelmente, uma das maiores bases de dados já disponibilizadas para esse fim.

6 comentarios

veja soh
eu uso o netflix.
acho q ja aluguei 10% dos dvds q eles recomendam automaticamente

Se der certo o que eles querem, em breve estarás alugando 11%! :)

sabe que eu tenho me interessado cada vez mais nesse assunto de recomendação automática. o que tu achas do digg, ou de sistemas semelhantes?

utilizar os próprios clientes, que conscientemente colaboram para as recomendações e não só algoritmos de comparação de cliques e locações.

claro que acabamos tendo que confiar no senso comum. mas afinal, se ele é comum...

tu conheces exatamente como funciona o digg?

Se por "utilizar os próprios clientes" significa utilizar a avaliação que eles próprios dão para os filmes ou produtos, isso já é feito. Inclusive, a base de dados disponibilizada é de filmes com suas avaliações pelos clientes que os locaram (ou assim entendi).

O digg é o sistema colaborativo de notícias? Se for, até onde sei as noticias são apenas rankeadas e, como no Slashdot, pode-se escolher não ver noticias abaixo de certo ranking. Mas não havia recomendação individualizada. Hoje já não sei.

Pô, a Drops tinha um. Não no site, mas na loja. Era uma merda :) Mas só era ruim pq a gente não armazenava que usário deu que nota a cada filme. Tudo ia para compor a média. Se isso fosse feito, as chances de acerto aumentariam muito. Mas quer saber, é possível melhorar o índice de acerto da sugestão, mas isso nunca terá um grau de acerto maior do que uma indicação pessoal. É impossível. Até porque os sistemas de dados não armazenam certas percepções sobre cada filme em seu banco de dados. Tem coisa muito subjetiva envolvida. Por um milhão de dólares por ano (ou por dois anos) eu me prontifico a ficar online dando sugestões individuais a cada usuário! :) Vou escrever para eles.

mas não é tão simples assim. quanto mais sucesso tem cada sugestao, mais status ganha o q recomendou. portanto em uma futura sugestao, já começa mais na frente.

bem mais complexo que slashdot e a amazon.

e exatamente por causa da impossibilidade que o cuca falou de sugestoes sempre serem melhores que as de uma maquina é que o sistema realmente dá certo.

dá uma olhada no algoritmo deles.

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Esta página contiene una sola entrada realizada por ricardo y publicada el outubro 5, 2006 12:59 PM.

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