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前段时间做了个slope one算法在Netflix Pirze上的测试，关于slope one算法可以参考我之前写的文章:Slope one:简单高效的推荐算法，Netflix Prize是DVD在线租赁商Netflix于2006年10月2日发起一项竞赛：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100万美元的奖金。竞赛最多持续到2011年10月2日。同时，NetflixPrize还提供每年5万美元的年度进步奖。为什么是五万美元的年度进步奖呢？因为100万美元大奖存银行，每年的利息是5万美元，看来老外是挺有意思的。

Netflix Pirze采用RMSE作为评测的标准，RMSE中文的意思是均方根误差，计算的公式： 

其中O^t是原始数据，F^t是预测数据，n是样本数。

目前最好的成绩是有BellKor in BigChaos创造的0.8598（2009.01.05数据），比官方数据提高9.63％，这样可以推算出官方的数据应该是0.9492左右，BellKor in BigChaos也是2008年度进步奖的获得者，他们更新数据的频率很高，如不出意外，最后的大奖应该是他们的。

目前的方向大多是SVD奇异值分解，可以参见BellKor in BigChaos他们的文章http://www.netflixprize.com/community/viewtopic.php?id=1193，这里有一个开源的项目nprize，也是一个SVD处理Netflix Prize的模型，大部分代码是Python的（国外很多用Python做数据挖掘和自然语言处理的案例），成绩到了0.9046，折算比官方数据要高4.70％，如果你想拿SVD热热手，可以看看这个开源项目，过些日子我会写一些SVD应用在推荐系统方面的文章，着急的可以阅读吴军的文章数学之美 系列十八 － 矩阵运算和文本处理中的分类问题。

由于对slope one算法比较熟悉，决定看看slope one算法在netflix pirze上的表现如何，netflix prize训练数据太大，大概有1亿多条的打分记录，OpenSlopeOne在运行效率方面不是很好，OpenSlopeOne处理几百万上千万的打分数据还是非常不错的，更多的话需要更多的机器水平扩展，如果有好的Mysql DBA可以尝试优化一下mysql server的参数，估计效果会很好，当然也需要有好的机器配合，我这里是用Python写的一个程序，多进程＋多线程＋手工Map-Reduce，需要源代码的话可以找我拿。

跑出来的结果不是很好，我的得分是0.9829，比官方数据差0.0337，大概差3.55％，分析原因可能是用户打分的数据普遍偏高，人们大多给自己喜欢的电影打分，对于不喜欢的数据打分就少很多了，下面是打分数据的分布情况：

mysql> select rating,count(*) as times from nf_log group by rating;
+--------+----------+
| rating | times    |
+--------+----------+
|      1 |  4617904 |
|      2 | 10131945 |
|      3 | 28810978 |
|      4 | 33750581 |
|      5 | 23167830 |
+--------+----------+

一目了然，用户对不喜欢的电影打分甚少，而且用户的平均打分达到了3.6043，所以最后算出来的打分值普遍偏高，RMSE的表现当然差了，Slope one算法里面有个BI-POLAR SLOPE ONE来应对这种问题，有兴趣的可以尝试一下。

尽管得分情况不是很好，我用probe的数据测试看，slope one算法对用户喜欢的电影预测还是很好的，不擅长的是对用户不喜欢的电影的预测，对用户打分为1的预测普遍在3以上，拖累了它的表现。

我们一般要做的是对用户喜欢的东西进行推荐，slope one还是一个很不错的选择。