netflix 推荐系统比赛100w 第一名是谁

Netflix推荐系统比赛（Netflix Prize）是2006年启动的一项比赛，旨在发掘优秀的推荐算法来提升Netflix的用户体验。该比赛要求参赛者开发一个可以改进Netflix推荐系统准确度的算法，以获得最高的预测准确度改进。比赛奖金为100万美元。

在该比赛历时3年多的时间中，许多团队投入了大量精力和时间进行研究和实验。最终，来自美国加利福尼亚州洛杉矶的团队BellKor's Pragmatic Chaos于2009年9月的一次竞争中获得了第一名。

BellKor's Pragmatic Chaos团队是由Netflix原始的三个参赛团队BellKor、Big Chaos和Pragmatic Theory合并而成的。团队成员包括Yehuda Koren、Robert Bell、Chris Volinsky以及其他的研究人员和工程师。

该团队最终的算法是通过组合和融合多个不同的推荐算法和模型来实现的，采用了从协同过滤到基于模型的方法的多层次混合。他们使用了大量的机器学习技术，包括矩阵分解、模型集成和深度学习等。通过这种创新的方法，他们成功地提升了Netflix推荐系统的准确度。

获得第一名的BellKor's Pragmatic Chaos团队对推荐算法的改进提供了重要的思路和方法，为推荐系统领域的研究和发展做出了重要贡献。他们的成功激励了更多的研究者和工程师去探索更先进的推荐算法。