レコメンダシステム
レコメンダシステムでよく使われているアルゴリズムとして最近傍探索がある。社会的ネットワークにおいて、特定ユーザーに近い上位N個の近傍(に重みを付けたもの)との相関係数を計算することでその嗜好(指向)空間での近傍がわかる。ユーザーの嗜好はそのデータをある技法で計算することで予測できる。
Netflix Prize は1億以上の映画格付け情報を集め、それに対して最も正確な検索を行った新規アルゴリズムに100万ドルを与えるものである。2007年の最も正確なアルゴリズムは、107個のアルゴリズムを組み合わせて1つの予測を導いていた。
Predictive accuracy is substantially improved when blending multiple predictors. Our experience is that most efforts should be concentrated in deriving substantially different approaches, rather than refining a single technique. Consequently, our solution is an ensemble of many methods.
(上記の和訳)予測の正確さは、複数の予測を混合するときに大幅に高められる。我々の経験によれば、1つの技法を改良するよりも、複数の異なる技法を新たに生み出す方がよい。その結果、我々の解法は多数の手法の寄せ集めとなった。