竞赛提供四十八万多用户对一万七千多部电影的上亿条评分记录，要求参赛者根据这些信息推测另外近三百万条记录打了什么分数。Netflix 计算参赛者的推测与实际的打分结果的 RMSE（root mean square error），以此评定成绩。Cinematch 自己的 RMSE 是 0.9514。目前最好成绩是 0.8675，由”When Gravity and Dinosaurs Unite” 小组于 2008 年 3 月 1 日提交。BellKor 小组暂居第二，成绩是 0.8682（去年 BellKor 获奖的成绩是 0.8712）。

　　截止到 2008 年 3 月 7 日 20:55:57，竞赛已经吸引了来自 168 个国家的 27600 多支队伍参加，收到 23170 份有效的提交结果。成绩最好的 40 份结果进入排行榜。

　　Netflix Prize 竞赛应该说是双赢的活动。一方面，Netflix 以相对较少的成本，吸引了全球的研究者为其开发电影推荐算法，并获得了良好的宣传效应。另一方面，竞赛所提供的海量真实数据对于数据挖掘，知识发现，机器学习等方向的研究来说，是不可多得的珍贵数据。

PS：关于竞赛更多的信息，请自行在网上查找

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无觅

1. 明确强调，对于违犯竞赛规则的参赛队，其 advisor 在一年内不能再指导其他队，意即禁赛一年，其单位 “put on one year’s probation”（缓期一年执行？）。如果该单位又有一个队违规，至少被禁赛一年。
2. 不再限制每个学校、每个系、以及参加MCM、ICM的具体的参赛队数量。但是每个 advisor 最多只能指导两个队的原则不变。
3. 要交论文的电子版，PDF 或者 Word 格式的文件。只需要提交论文的电子版，不需要程序和软件，因为在评阅的时候只看论文。如果一个学校有多个参赛队，建议刻成一张CD-ROM，并打上标签，标明是 08 年 MCM/ICM，以及相应的 control numbers。（注意，关于这一点，与前文稍有矛盾。前文讲，只收打在纸上的论文，其他的材料统统不要。这是用的往年的规则，没有改过来。）
4. 国际参赛队会收到电子版的证书。（不太清楚纸版的证书还会不会寄）

　　未尽事宜，欢迎讨论。

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