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主催
日本オペレーションズ・リサーチ学会 実践的データマイニング研究部会
協賛
チームラボ株式会社
人工知能学会
経営情報学会関西支部
情報処理学会数理モデル化と問題解決研究会
株式会社数理システム
ビジネスマイニング研究センター有限責任事業組合
趣旨
近年、B2Cの飛躍的な増加に伴い、WEB上での消費者の購買履歴や行動履歴を容易に、かつ大量に蓄積することが可能となり、それに伴って究極的なワンツーワン・マーケティングが可能になりつつあります。その１つのアプリケーションとして、顧客に対する適切な商品や行動の推薦を目的としたリコメンデーションシステムの導入が盛んに行われています．リコメンデーションシステムのアルゴリズムは，これまでに様々なものが研究提案されてきてはいるものの，ビジネスにおける実践という面から見ると，それらの研究成果が産業会に十分に還元できているとは言えない状況でしょう．そこで，実データに基づいたリコメンデーションコンテストを実施することで，アルゴリズム研究やその応用研究に携われている皆さんのこれまでの研究成果を産業界に普及させるきっかけを提供できればと考え，本コンテストを開催するものであります．実データとしましては，チームラボ株式会社より提供されたサグールテレビにおける動画の視聴履歴データを利用します．コンテストは2つの部門で実施され，一つは，視聴者のコンベンションイベントとして「お気に入り」に動画を登録するか否かを対象としてリコメンデーション精度を競うもので，他方は，レコメンデーションに関するビジネスモデルを提案いただくものです．皆さんの奮ってのご参加をお待ちしております．
利用データ
サグールテレビを通じての動画の視聴履歴データおよび「お気に入り」登録データ
参考URL:
課題
A. 精度部門
- 内容
「お気に入り」に10件以上の動画リンクを登録しているユーザー448人について、各ユーザーから10件ずつの動画をランダムに選択し、検証データとして保存しています(参加者は参照できません)．参加者は、提供されるデータを用いて、各ユーザーに10件の動画推薦リストを作成してもらいます．全4480タイトル(10タイトル×448人)の動画を推薦していただき，そのうち正解した数により優劣を判断します． - 提出物
1) ユーザ別推薦動画リスト(フォーマットは後日指定)
2) リスト作成において考案または利用したアルゴリズムとその説明
- 表彰：最優秀賞(10万円相当の副賞), 優秀賞, 敢闘賞
B. ビジネスモデル部門
- 内容
提供データには，お気に入り登録データだけでなく，動画の再生履歴(最後まで見た，途中でスキップしたなど）が含まれております．それらのデータを解析していただき，リコメンデーションシステムについてのビジネスモデルを提案していただき，新規性や実現性など多様な観点から評価します．
- 提出物
1) データの分析およびそれに基づくビジネスモデル(プレゼンテーション資料pdfファイル)
- 表彰：最優秀賞(10万円相当の副賞), 優秀賞, チームラボ賞
参加について
- 参加費：無料
- 参加申し込み：7/25(土)より受付開始(9月30〆切)
- 参加申込書類：後日配布予定
スケジュール予定：
2009/07/25(土) 発会式：第1回 実践的データマイニング研究部会
2009/09/30(水) エントリー〆切
2009/10/10(土) 精度部門中間結果提出
2009/10/17(土) ビジネス部門中間報告会（精度部門中間評価発表）
2009/12/19(土) 最終結果提出
2010/01 最終報告会
2010/03 受賞者講演会
【本件問合せ先】
リコメンデーションコンテスト 事務局： 石倉寛子 森田裕之 E-mail：rc2009.office@gmail.com
