各種の音楽CDに対するいろんな人の評価をあらかじめ蓄積しておいて、 自分の評価をシステムに知らせることにより、 他人の好みから判定してCDを推薦するRingoというシステム。
システムに参加するときは、100種類ぐらいの音楽に対し 好き/嫌いを7段階で評価する。 Ringoはこの結果と他の人の評価結果から別のCDを推薦する。
推薦アルゴリズムとして以下の4種類を調べた。

• 評者間の平均二乗誤差
• 評者間の相関
• 評者間の相関(特に好き/嫌いなものについてのみ計算)
• アーチスト間の相関

この結果、制約つき相関が最も効果的であったらしい。
精度の評価は、ある個人が実際に評価した結果の9割から のこりの1割をシステムが推定し、実際の評価結果と比べて 行なった。
評価者が増える程精度もかなり向上する。

Social Filteringの草分けとして面白いと思う。(1997/1/26 増井)

Lotus Notes上に作った「アクティブ協調フィルタリング」 システム。これが面白いよ、という意見をメールのように 関連する人達に送りつけるというもの。

GUIの初期デザインを高速に行なうために、 スライダなどを手書きしたら即使ったり試したり できるようにしたシステム

自分に趣味が似た人の嗜好を活用するシステム。 電子メールにより各人が映画に点数をつけ、自分と似た 趣味の人達のデータをもとにシステムが映画を推薦する。 推薦された映画と自分の好みの相関は0.62と高かった。 誰が自分と趣味が似ているのか最初はわからないように なっているが、ぜひ教えてくれという要求も多かったらしい。 趣味をたよりにつきあう相手をみつけるとかいう話もあるらしい。

実験の参加者は250人ぐらい。これぐらいいれば 実用になるのかもしれない。