援引路透社纽约2012年9月21日消息：来自186个国家的四万多个团队经过近三年的较量，世界最大的在线影片租赁服务商lix宣布，一个由工程师，统计学家，研究专家组成的团队夺得了lix大奖，该团队成功的将lix的影片推荐引擎的推荐效率提高了10%。

lix大奖的参赛者们不断改进了影片推荐效率，lix的客户已经为此获益。

随着一百万米金大奖的颁发，lix很快宣布了第二个百万米金大奖，希望世界上的计算机专家和机器学习专家们能够继续改进推荐引擎的效率。

获奖团队bpcbellkor"os，由原本是竞争对手的三个的团队重新组团而成，获得了由lix的创始人兼首席执行官哈庭斯颁发的一百万奖金。

团队的七个成员分别是来自奥地利、加拿大、以色列和米国的电脑专家、统计专家和人工智能专家，七个成员都参加了颁奖仪式，这也是这七个成员第一次碰面，这一百万奖金如何分配将由团队自行决定。

首席执行官哈庭斯说：“我们经历了一次非常激烈的比赛，参赛团队开始时候独立作战，后来协同作战，终于将影片推荐效率提高到了10%以上。

在接近比赛截止日期时。还有新的参赛作品不断快速的提交上来，让整个比赛过程变得非常的曲折和惊心动魄。“

lix说，bpc团队最终险胜另一个团队the ensemble，该团队也是由多个前参赛团队组成的新的团队。

最终，这两个团队的影片推荐效率非常接近。由来自lix的专家和大学教授组成的评委会用了几周的时间来评选出最终优胜者，加州大学圣

地亚哥分校的艾尔坎教授和加州大学尔湾分校的史密斯教授参加了比赛评委会。

比赛规则要求获胜团队公开他们采用的推荐算法，这样很多商业都能从中获益，获胜的参赛作品和参赛选手评级方法将被公布在加州大学尔湾分校的机器学习杂志上。

第一个lix大奖成功的解决了一个巨大的挑战，为提供了50个以上评级的观众准确的预测他们的口味，下一个百万大奖目标是，为那些不经常做影片评级或者根本不做评级的顾客推荐影片，要求使用一些隐藏着观众口味的地理数据和行为数据来进行预测。同样，获胜者需要公开他们的算法。

如果能解决这个问题，lix就能够很快开始向新客户推荐影片，而不需要等待客户提供大量的评级数据后才能做出推荐。 本章未完，请点击下一页继续阅读！ 第2页/共4页