最優秀商品推奨アルゴリズムに100万ドルの賞金
ジョン・クック著
どうすれば、eコマースウェブサイトでより多くの商品を買ってもらえるようになるのでしょうか？まさに、これが100万ドルの価値がある質問です。RichRelevanceとOverstock.comは、研究者やマニアを対象に、最も強力なオンラインレコメンデーションエンジンを開発したチームに100万ドルのRecLab賞を提供します。
構想は、オンライン小売業者が個々の買い物客の興味を引く可能性のある商品をより正確に表示できるようにするための高度なアルゴリズムを開発することです。Amazon.comが先駆けとなったパーソナライズされた商品レコメンデーションには、明らかに大きな収益が期待できます。2009年には、Netflixが映画のレコメンデーションに関連した同様の100万ドルの賞金を提供しました。
Amazon.com の元主席エンジニアで、現在は RichRelevance の主任科学者である Darren Vengroff 氏は、この賞を競う研究者らが初めて実際の買い物客のトラフィックに対して推奨アルゴリズムを実行できるようになると GeekWire に語った。
「学術界の本当に優秀な人々が、非常に興味深い現実世界の問題に取り組めるようにすることで、最先端の技術を進歩させたいと考えています」と、同社のシアトルオフィスで働くベングロフ氏は語った。
ベングロフ氏によると、多くの場合、研究者は現実世界に可能な限り近似したものを模索しているという。しかし、多くの場合、そうした状況では文脈やフィードバックといった重要な要素が見落とされてしまう。
「RecLabのアプローチは、データを公開するのではなく、コードをデータに組み込むことで、この問題を解決します」と彼は言います。「このように最先端技術を進化させることで、Overstock、RichRelevance、そしてもちろんコンテストの優勝者にもメリットがもたらされます。」
この賞は、Overstock.com における既存の商品推奨を10%以上向上させるアルゴリズムを開発したチームに授与されます。ノミネートは12月1日に締め切られ、受賞者は来年3月に発表されます。
Overstock.com は 2009 年から RichRelevance と提携し、その技術を使って人々が何を買いたがっているかをもっと正確に予測しています。
