第1315章 百視達重新上線
重生2010：我壟斷了全球經濟 作者：北琴海 投票推薦 加入書簽 留言反饋
2011年11月25日，星期五。
nba勞資雙方達成協議的同一天，在沒有任何提前宣傳的情況下，已經荒廢許久的百視達線上業務重新開啟了。
盡管還使用百視達的域名依托百視達的名號，新的百視達網站卻跟以往完全不同了，甚至可以說跟原百視達的關係隻剩下一個名字。
新百視達提供三種業務並不包括原來的dvd租售業務，取而代之的是在線流媒體播放、視頻分享和在線直播。
在線流媒體播放業務瞄準的對手是奈飛，隻要每個月支付3.99鎂元就可以在新百視達的網站上隨意觀看超過兩萬部電影。
當然，鏵國有一句老話叫做“一分錢一分貨”，這話放之四海而皆準，放在鎂國也一樣準。
新百視達的月租費用便宜，主要原因是片庫太爛了，內容大多是百視達之前購買下來的各種老電影版權，這些電影主要集中在七八十年代，九十年代的電影隻占20%左右，新世紀的電影更是隻有10%，至於各種最新的好萊塢大片，抱歉，一個都沒有！
視頻分享業務瞄準的對手是油管。
二零零六年穀歌斥資16.5億鎂元收購了創立僅僅一年多的油管，當時被很多人認為是瘋了。
結果光是去年，油管就為穀歌帶來了超過十五億鎂元的淨收入，可以說穀歌當初做了一筆特別合算的生意。
二零一一年的油管已經成長為全球最大的視頻網站，擁有超過七億用戶，全世界用戶每天都在油管上花費幾億小時。
想要分油管一杯羹的視頻網站不計其數，百視達隻是其中的一個罷了。
在線直播的直接競爭對手是twitc
隨著百視達網站上線的，還有張銘開發的協同過濾算法，
這種算法可以將用戶進行分組並有針對性的推薦電影，其實就是前世鏵文熱點個性化分發和智能推薦的雛形。
表麵上看起來，李睿這是在豐富百視達的推薦係統，實際上是為了幫助張銘盡快完成算法研究。
為了積累足夠的數據，新百視達不但使用了百視達之前的所有dvd電影租售數據，還推出了一個電影評分係統。
根據正麵或者負麵評價的重合度來給用戶進行聚類，進而通過用戶喜歡的電影來進行推薦。
為了讓這套係統發揮作用，李睿和張銘采取了遊戲化設計，用戶收藏、觀賞、評價電影之後都會獲得各種不同的成就獎勵，當用戶瀏覽新百視達網站的時候，係統會利用各種方式吸引或者是誘惑他們給電影評分，隻要有足夠多的用戶提供更多的評價，就能為數據庫提供最準確的數據支持，構建一個可以預測用戶電影偏好的協同過濾流程，在權衡眾多關鍵因素後向用戶推薦電影。
目前這個算法還比較稚嫩，未來需要經過不斷的進化。
為了讓這個進化的過程加快一點，李睿推出了重金懸賞。
百視達大獎！
這是一個麵向機器學習和數據挖掘的獎項，旨在提升協同過濾算法的預測能力，凡是能夠將算法準確率提升10%的團隊，將會獲得百視達頒發的一百萬鎂元獎金！
具體量化指標為rmse--預測的評分與真實評分相差的均方根（rootmeansquarederror），張銘的算法目前的rmse得分是0.9525，誰能將這個得分降低到0.8572或更低，就能拿到一百萬！
李睿確實沒有為新百視達的上線做任何宣傳，但他在推特、臉書、reddit和其他各種網絡媒體上同時發布了百視達大獎的消息，立刻引發了全世界科學家、數學家和算法研究者的關注。
……
新澤西，弗倫翰公園，這裏距離曼哈頓有九十分鍾的火車車程，看不到大城市的繁華和華爾街的行色匆匆，有的隻是一大片綠色的原野和鬱鬱蔥蔥的大樹。
鎂國電話電報公司香農實驗室就座落在這裏，一大片簡潔的建築之中，到處擺滿了早期的電話機和各種已經可以稱之為古董的電子設備。
克裏斯·沃林斯基是實驗室的執行董事，他正坐在二層的休息室裏擺弄著手機，以便放鬆一下被各種數據占據的大腦，剛剛刷新出來的reddit頁麵上，忽然蹦出了一個吸引眼球的標題。
【想拿百萬鎂元大獎嗎？百視達大獎等待著你！】
百萬鎂元？
百視達？
這兩個詞語都深深吸引到了沃林斯基的注意力，立刻點擊那個帖子。
看完內容之後，他又馬上登陸百視達網站，果然發現這個被認為已經死去的網站不知什麽時候複活了，幹淨整潔的頁麵，井井有條的排列，以及三大新業務板塊都在昭告世人：那個曾經統治著全鎂國家庭電視機的巨頭又回來了！
在沃林斯基年輕的時候，曾經也是百視達忠實的用戶，當然他早已經拋棄老舊的百視達轉投奈飛的懷抱，但看到百視達起死回生還是有些激動。
更何況他對百視達提供的百萬鎂元大獎很感興趣。
要知道，他的實驗室裏就有一個數據挖掘小組，多年來一直都在預測客戶的潛在行為。
數據挖掘其實也是一種算法，是在龐大數據集中尋找預測性或關鍵性模式的過程。
比如通過對穀歌頁麵的幾千萬次檢索，判斷哪些客戶更有可能購買蘋果手機？
或者是通過對於信用卡消費情況的數據分析，判斷什麽樣行為的客戶更容易成為欺詐犯？
再或者對某個破產群體的數據分析之後，研究類似人群最有可能麵對的風險是什麽？
沃林斯基覺得，百視達這個大獎就是為他的數據挖掘小組量身定做的，他立刻用手機給小組的二十幾個成員群發了短信，把大獎鏈接和內容告訴了他們。
很快，一條條回複如同雪片似的返回。
“來吧，讓我們一起爭奪百萬大獎吧！”一個叫做貝爾的員工這樣說著。
與此同時，在鎂國，在歐洲，在鏵國，在全世界很多地方，許多天資聰穎的人也都發出了這樣的聲音。
區區百萬鎂元，李睿就讓這些全球最聰明的腦袋集合到一起，為完善張銘的算法開始努力奮鬥了。
nba勞資雙方達成協議的同一天，在沒有任何提前宣傳的情況下，已經荒廢許久的百視達線上業務重新開啟了。
盡管還使用百視達的域名依托百視達的名號，新的百視達網站卻跟以往完全不同了，甚至可以說跟原百視達的關係隻剩下一個名字。
新百視達提供三種業務並不包括原來的dvd租售業務，取而代之的是在線流媒體播放、視頻分享和在線直播。
在線流媒體播放業務瞄準的對手是奈飛，隻要每個月支付3.99鎂元就可以在新百視達的網站上隨意觀看超過兩萬部電影。
當然，鏵國有一句老話叫做“一分錢一分貨”，這話放之四海而皆準，放在鎂國也一樣準。
新百視達的月租費用便宜，主要原因是片庫太爛了，內容大多是百視達之前購買下來的各種老電影版權，這些電影主要集中在七八十年代，九十年代的電影隻占20%左右，新世紀的電影更是隻有10%，至於各種最新的好萊塢大片，抱歉，一個都沒有！
視頻分享業務瞄準的對手是油管。
二零零六年穀歌斥資16.5億鎂元收購了創立僅僅一年多的油管，當時被很多人認為是瘋了。
結果光是去年，油管就為穀歌帶來了超過十五億鎂元的淨收入，可以說穀歌當初做了一筆特別合算的生意。
二零一一年的油管已經成長為全球最大的視頻網站，擁有超過七億用戶，全世界用戶每天都在油管上花費幾億小時。
想要分油管一杯羹的視頻網站不計其數，百視達隻是其中的一個罷了。
在線直播的直接競爭對手是twitc
隨著百視達網站上線的，還有張銘開發的協同過濾算法，
這種算法可以將用戶進行分組並有針對性的推薦電影，其實就是前世鏵文熱點個性化分發和智能推薦的雛形。
表麵上看起來，李睿這是在豐富百視達的推薦係統，實際上是為了幫助張銘盡快完成算法研究。
為了積累足夠的數據，新百視達不但使用了百視達之前的所有dvd電影租售數據，還推出了一個電影評分係統。
根據正麵或者負麵評價的重合度來給用戶進行聚類，進而通過用戶喜歡的電影來進行推薦。
為了讓這套係統發揮作用，李睿和張銘采取了遊戲化設計，用戶收藏、觀賞、評價電影之後都會獲得各種不同的成就獎勵，當用戶瀏覽新百視達網站的時候，係統會利用各種方式吸引或者是誘惑他們給電影評分，隻要有足夠多的用戶提供更多的評價，就能為數據庫提供最準確的數據支持，構建一個可以預測用戶電影偏好的協同過濾流程，在權衡眾多關鍵因素後向用戶推薦電影。
目前這個算法還比較稚嫩，未來需要經過不斷的進化。
為了讓這個進化的過程加快一點，李睿推出了重金懸賞。
百視達大獎！
這是一個麵向機器學習和數據挖掘的獎項，旨在提升協同過濾算法的預測能力，凡是能夠將算法準確率提升10%的團隊，將會獲得百視達頒發的一百萬鎂元獎金！
具體量化指標為rmse--預測的評分與真實評分相差的均方根（rootmeansquarederror），張銘的算法目前的rmse得分是0.9525，誰能將這個得分降低到0.8572或更低，就能拿到一百萬！
李睿確實沒有為新百視達的上線做任何宣傳，但他在推特、臉書、reddit和其他各種網絡媒體上同時發布了百視達大獎的消息，立刻引發了全世界科學家、數學家和算法研究者的關注。
……
新澤西，弗倫翰公園，這裏距離曼哈頓有九十分鍾的火車車程，看不到大城市的繁華和華爾街的行色匆匆，有的隻是一大片綠色的原野和鬱鬱蔥蔥的大樹。
鎂國電話電報公司香農實驗室就座落在這裏，一大片簡潔的建築之中，到處擺滿了早期的電話機和各種已經可以稱之為古董的電子設備。
克裏斯·沃林斯基是實驗室的執行董事，他正坐在二層的休息室裏擺弄著手機，以便放鬆一下被各種數據占據的大腦，剛剛刷新出來的reddit頁麵上，忽然蹦出了一個吸引眼球的標題。
【想拿百萬鎂元大獎嗎？百視達大獎等待著你！】
百萬鎂元？
百視達？
這兩個詞語都深深吸引到了沃林斯基的注意力，立刻點擊那個帖子。
看完內容之後，他又馬上登陸百視達網站，果然發現這個被認為已經死去的網站不知什麽時候複活了，幹淨整潔的頁麵，井井有條的排列，以及三大新業務板塊都在昭告世人：那個曾經統治著全鎂國家庭電視機的巨頭又回來了！
在沃林斯基年輕的時候，曾經也是百視達忠實的用戶，當然他早已經拋棄老舊的百視達轉投奈飛的懷抱，但看到百視達起死回生還是有些激動。
更何況他對百視達提供的百萬鎂元大獎很感興趣。
要知道，他的實驗室裏就有一個數據挖掘小組，多年來一直都在預測客戶的潛在行為。
數據挖掘其實也是一種算法，是在龐大數據集中尋找預測性或關鍵性模式的過程。
比如通過對穀歌頁麵的幾千萬次檢索，判斷哪些客戶更有可能購買蘋果手機？
或者是通過對於信用卡消費情況的數據分析，判斷什麽樣行為的客戶更容易成為欺詐犯？
再或者對某個破產群體的數據分析之後，研究類似人群最有可能麵對的風險是什麽？
沃林斯基覺得，百視達這個大獎就是為他的數據挖掘小組量身定做的，他立刻用手機給小組的二十幾個成員群發了短信，把大獎鏈接和內容告訴了他們。
很快，一條條回複如同雪片似的返回。
“來吧，讓我們一起爭奪百萬大獎吧！”一個叫做貝爾的員工這樣說著。
與此同時，在鎂國，在歐洲，在鏵國，在全世界很多地方，許多天資聰穎的人也都發出了這樣的聲音。
區區百萬鎂元，李睿就讓這些全球最聰明的腦袋集合到一起，為完善張銘的算法開始努力奮鬥了。