MovieLens
मूवी लेंस एक वेब-आधारित अनुशंसा प्रणाली और आभासी समुदाय है जो सदस्यों की फिल्म रेटिंग और फिल्म समीक्षाओं के सहयोगी फ़िल्टरिंग का उपयोग करके अपनी फिल्म प्राथमिकताओं के आधार पर अपने उपयोगकर्ताओं को फिल्में देखने की सलाह देता है। इसमें लगभग 8500 फिल्मों के लिए लगभग 11 मिलियन रेटिंग हैं। मूवी लेंस को 1997 में ग्रुप लेंस रिसर्च द्वारा बनाया गया था, जो मिनेसोटा विश्वविद्यालय में कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग विभाग में एक शोध प्रयोगशाला है, ताकि व्यक्तिगत सिफारिशों पर शोध डेटा एकत्र किया जा सके। मूवी लेंस ग्रुप लेंस द्वारा बनाई गई पहली अनुशंसा प्रणाली नहीं थी। मई 1996 में, ग्रुपलेन्स ने नेट परसेप्शन नामक एक वाणिज्यिक उद्यम का गठन किया, जो उन ग्राहकों की सेवा करता था जिनमें ई! ऑनलाइन और Amazon.com। ई! ऑनलाइन ने Moviefinder.com के लिए अनुशंसा प्रणाली बनाने के लिए नेट परसेप्शन की सेवाओं का उपयोग किया, जबकि Amazon.com ने उपभोक्ता खरीद के लिए अपने प्रारंभिक अनुशंसा इंजन को बनाने के लिए कंपनी की तकनीक का उपयोग किया। जब एक अन्य फिल्म अनुशंसा साइट, eachmovie.org, 1997 में बंद हो गई, तो इसे बनाने वाले शोधकर्ताओं ने अन्य शोधकर्ताओं के उपयोग के लिए एकत्र किए गए अनाम मूल्यांकन डेटा को सार्वजनिक रूप से जारी किया। ब्रेंट डाहलेन और जॉन हर्लॉकर के नेतृत्व में ग्रुप लेंस रिसर्च टीम ने इस डेटा सेट का उपयोग एक नई फिल्म अनुशंसा साइट को शुरू करने के लिए किया, जिसे उन्होंने मूवी लेंस नाम दिया। अपनी स्थापना के बाद से, मूवी लेंस एक बहुत ही दृश्यमान शोध मंच बन गया हैः इसके डेटा निष्कर्षों को मैल्कम ग्लैडवेल के न्यू यॉर्कर लेख में एक विस्तृत चर्चा के साथ-साथ एबीसी नाइटलाइन के एक पूर्ण प्रकरण में एक रिपोर्ट में चित्रित किया गया है। इसके अतिरिक्त, मूवीलेन्स डेटा कई शोध अध्ययनों के लिए महत्वपूर्ण रहा है, जिसमें कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय, मिशिगन विश्वविद्यालय, मिनेसोटा विश्वविद्यालय और पिट्सबर्ग विश्वविद्यालय के बीच एक सहयोगी अध्ययन, "ऑनलाइन समुदायों में योगदान को प्रेरित करने के लिए सामाजिक मनोविज्ञान का उपयोग करना" शामिल है। 2015 में वसंत के दौरान, "मूवीलेन्स" की खोज ने गूगल बुक्स में 2,750 और गूगल स्कॉलर में 7,580 परिणाम दिए। अनुशंसा मूवी लेंस अपनी अनुशंसाओं को वेबसाइट के उपयोगकर्ताओं द्वारा प्रदान किए गए इनपुट पर आधारित करता है, जैसे कि मूवी रेटिंग। साइट विभिन्न प्रकार के अनुशंसा एल्गोरिदम का उपयोग करती है, जिसमें सहयोगी फ़िल्टरिंग एल्गोरिदम जैसे आइटम-आइटम, उपयोगकर्ता-उपयोगकर्ता और नियमित एसवीडी शामिल हैं। इसके अलावा, नए उपयोगकर्ताओं के लिए कोल्ड-स्टार्ट समस्या को दूर करने के लिए, मूवी लेंस वरीयता निष्कर्षण विधियों का उपयोग करता है। सिस्टम नए उपयोगकर्ताओं से यह मूल्यांकन करने के लिए कहता है कि उन्हें फिल्मों के विभिन्न समूहों को देखने में कितना आनंद आता है (उदाहरण के लिए, गहरे हास्य वाली फिल्में, बनाम रोमांटिक कॉमेडी)। इस सर्वेक्षण द्वारा दर्ज की गई प्राथमिकताएं प्रणाली को प्रारंभिक सिफारिशें करने की अनुमति देती हैं, इससे पहले कि उपयोगकर्ता वेबसाइट पर बड़ी संख्या में फिल्मों का मूल्यांकन कर चुका हो। प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए, मूवी लेंस भविष्यवाणी करता है कि उपयोगकर्ता वेबसाइट पर किसी भी फिल्म को कैसे मूल्यांकन करेगा। इन अनुमानित रेटिंग्स के आधार पर, सिस्टम उन फिल्मों की सिफारिश करता है जिन्हें उपयोगकर्ता उच्च मूल्यांकन करने की संभावना रखता है। वेबसाइट सुझाव देती है कि उपयोगकर्ता अधिक से अधिक पूरी तरह से देखी जाने वाली फिल्मों का मूल्यांकन करें, ताकि दी गई सिफारिशें अधिक सटीक हों, क्योंकि तब प्रणाली में उपयोगकर्ता की फिल्म के स्वाद का एक बेहतर नमूना होगा। हालांकि, मूवी लेंस की रेटिंग प्रोत्साहन दृष्टिकोण हमेशा विशेष रूप से प्रभावी नहीं होता है, क्योंकि शोधकर्ताओं ने पाया कि प्रणाली में सूचीबद्ध 20 प्रतिशत से अधिक फिल्मों की रेटिंग इतनी कम है कि अनुशंसा करने वाले एल्गोरिदम इस बारे में सटीक भविष्यवाणी नहीं कर सकते हैं कि ग्राहक उन्हें पसंद करेंगे या नहीं। फिल्मों की सिफारिशों में कोई भी विपणन मूल्य शामिल नहीं हो सकते हैं जो "सीड डेटासेट" के रूप में बड़ी संख्या में फिल्म रेटिंग से निपट सकते हैं। फिल्म की सिफारिशों के अलावा, मूवी लेंस अलग-अलग फिल्मों के बारे में भी जानकारी प्रदान करता है, जैसे कि प्रत्येक फिल्म के अभिनेताओं और निर्देशकों की सूची। उपयोगकर्ता टैग (मेटाडेटा का एक रूप, जैसे "एक पुस्तक पर आधारित", "बहुत लंबा", या "कैंपी") भी जमा कर सकते हैं और मूल्यांकन कर सकते हैं, जिसका उपयोग फिल्म अनुशंसा प्रणाली की सटीकता को बढ़ाने के लिए किया जा सकता है। सितंबर 1997 तक, वेबसाइट 50,000 से अधिक उपयोगकर्ताओं तक पहुँच गई थी। जब एक्रोन बीकन जर्नल्स पाउला श्लेइस ने वेबसाइट को आज़माया, तो उन्हें आश्चर्य हुआ कि वेबसाइट उनके लिए उनकी फिल्म की पसंद के आधार पर नई फिल्मों की सिफारिश करने के मामले में कितनी सटीक थी। फिल्म की सिफारिशों के दायरे से बाहर, मूवी लेंस के डेटा का उपयोग ऑस्कर की भविष्यवाणियां करने के लिए सॉल्यूशन बाय सिमुलेशन द्वारा किया गया है। 2004 में, कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय, मिशिगन विश्वविद्यालय, मिनेसोटा विश्वविद्यालय और पिट्सबर्ग विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं के साथ एक सहयोगी अध्ययन ने मूवी लेंस उपयोगकर्ताओं पर सामाजिक भोजन और लक्ष्य निर्धारण के सामाजिक मनोविज्ञान सिद्धांतों से प्राप्त प्रोत्साहनों को डिजाइन और परीक्षण किया। शोधकर्ताओं ने देखा कि कम योगदान समुदाय के लिए एक समस्या प्रतीत होती है और उपयोगकर्ताओं को अधिक फिल्मों का मूल्यांकन और समीक्षा करने के लिए प्रेरित करने के सबसे प्रभावी तरीके को समझने के लिए एक अध्ययन की स्थापना की। अध्ययन ने दो क्षेत्र प्रयोगों को निष्पादित किया; एक में ईमेल संदेश शामिल थे जो उपयोगकर्ताओं को उनके योगदान की विशिष्टता और उनसे होने वाले लाभों की याद दिलाते थे, और दूसरे ने उपयोगकर्ताओं को योगदान के लिए व्यक्तिगत या समूह लक्ष्यों की एक श्रृंखला दी। मूवीलेन्स समुदाय की संचयी प्रतिक्रिया के विश्लेषण पर आधारित पहले प्रयोग में पाया गया कि उपयोगकर्ता समुदाय में योगदान करने की अधिक संभावना रखते हैं जब उन्हें उनकी विशिष्टता के बारे में याद दिलाया जाता है, जिससे उन्हें लगता है कि उनका योगदान अन्य उपयोगकर्ताओं की तुलना में डुप्लिकेट नहीं है। शोधकर्ताओं की परिकल्पना के विपरीत, उन्होंने यह भी पाया कि उपयोगकर्ताओं के योगदान करने की संभावना कम थी जब उन्हें रेटिंग से प्राप्त लाभ या मूल्यांकन करते समय दूसरों को प्राप्त होने वाले लाभ के लिए मुख्य बनाया गया था। अंत में, उन्हें विशिष्टता और लाभ के बीच के संबंध के लिए कोई समर्थन नहीं मिला। दूसरे प्रयोग में पाया गया कि उपयोगकर्ता भी योगदान करने की अधिक संभावना रखते थे जब उन्हें विशिष्ट और चुनौतीपूर्ण लक्ष्य दिए गए थे और उन्हें यह विश्वास करने के लिए प्रेरित किया गया था कि समूह के लक्ष्य को पूरा करने के लिए उनके योगदान की आवश्यकता थी। अध्ययन में पाया गया कि इस विशेष संदर्भ में, उपयोगकर्ताओं को समूह-स्तरीय लक्ष्य देने से वास्तव में व्यक्तिगत लक्ष्यों की तुलना में योगदान में वृद्धि हुई, जहां शोधकर्ताओं ने भविष्यवाणी की कि सामाजिक रोटी के प्रभावों के कारण उल्टा होगा। समूह और व्यक्तिगत दोनों मामलों में लक्ष्य कठिनाई और उपयोगकर्ता के योगदान के बीच संबंध ने कमजोर सबूत दिए कि एक निश्चित कठिनाई सीमा से परे, प्रदर्शन गिरता है, पठारों के बजाय जैसा कि पहले लॉक और लैथम के लक्ष्य-निर्धारण सिद्धांत में परिकल्पना की गई थी। डेटासेट्स ग्रुपलेन्स रिसर्च, मिनेसोटा विश्वविद्यालय में एक मानव-कंप्यूटर अंतःक्रिया अनुसंधान प्रयोगशाला, अनुसंधान उपयोग के लिए मूवीलेन्स वेबसाइट से एकत्र किए गए मूल्यांकन डेटा सेट प्रदान करती है। पूर्ण डेटा सेट में 26,000,000 रेटिंग और 2,70,000 उपयोगकर्ताओं द्वारा 45,000 फिल्मों पर लागू किए गए 750,000 टैग अनुप्रयोग शामिल हैं। इसमें 1,100 टैगों (अंतिम अद्यतन 8/2017) में 12 मिलियन प्रासंगिकता स्कोर के साथ टैग जीनोम डेटा भी शामिल है। मूवी लेंस डेटा सेट के आधार पर कई प्रकार के शोध किए जाते हैं। लियू एट अल। बड़े स्तर की वस्तुओं के प्रभाव को कम करके एक बेहतर यादृच्छिक चलने के एल्गोरिदम की दक्षता का परीक्षण करने के लिए मूवीलेन्स डेटा सेट का उपयोग किया गया। ग्रुपलेन्स के पास डेटासेट के लिए उपयोग की शर्तें हैं, और यह इंटरनेट के माध्यम से अनुरोधों को स्वीकार करता है। संदर्भ बाहरी लिंक ऑनलाइन फिल्म डेटाबेस अनुशंसा प्रणाली अमेरिकी फिल्म समीक्षा वेबसाइटें