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KDD Cup2011 : 雅虎音乐提供的测试数据概况 by 陈运文

 

Yahoo! Music - Dataset

• 262,810,175 Ratings: <user id>  <item id>  <score>  <date>  <time>

(Training: 252,800,275 Validation: 4,003,960 Test: 6,005,940)

• Users: 1,000,990 Items: 624,961

Time period: 11 years

 

数据全部是真实的yahoo数据。

 

音乐样本提供了分类信息，包括以下4种：

• Taxonomy:

– Tracks:  507,172 – Albums: 88,909 – Artists:   27,888 – Genres:  992

 

但是具体的音乐profile，例如长度、流派、风格等特征没有提供。因此content based推荐方法很难找到突破，这次的比赛应该是以协同过滤（collaborative filtering）、矩阵分解等方法为主，最终多个predictor组合的方式。traxonomy作为补充的特征，可以在blend的时候起一些辅助的作用。

 

Two tracks:

– Track 1: minimize squared error on given ratings

– Track 2: separate highly rated items from never rated items

Generalize models to items never rated by the users

• Very large number of items (over 600K)

• Employ hierarchical relations (taxonomy) between

 

items

• Accurate timestamps of ratings; facilitates session analysis

 

个人认为，KDD Cup 2011这次的比赛中，时间因素要特别关注，用户对music的评分，随时间的变化应该是能找到规律的，这些规律对最终的评分预测会有不小的影响。是否能把握准time bias，会成为最终的胜负手。

协同过滤在这次比赛中应该占有非常重要的作用。从数据特征来看，item-based collaborative filtering会比user-based CF更适合。item之间的nearest neighbor计算，可以找出很多不同的思路。

另外，从Netflix比赛胜者的经验来看，当时矩阵分解的方法有相当明显的优势，因此SVD和对应的众多改进方案是必不可少的。SVD通常用在显式的用户评分matrix上，对这次比赛来说，如何建立一个更合理的score matrix，应该也会显著的影响最终的评分

另外，RMSE这种评价方案，估计更倾向于多个推荐系统combine的算法，这个需要套用很多现有的组合框架了

 

 

 

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