GroupLens: передбачення з оцінок інших читачів
22 жовтня 1994 року на конференції CSCW Пол Резнік із MIT, Джон Рідл з Університету Міннесоти та троє співавторів описали GroupLens — відкриту архітектуру колаборативної фільтрації новин Usenet. Читачі оцінюють статті, сервери оцінок, названі Better Bit Bureaus, збирають оцінки й передбачають, як статтю оцінить інший читач, виходячи з того, що люди, які погоджувалися раніше, погодяться знову.
Чому це важливо
Передбачення тут бере не зміст статті, а кореляцію між оцінками людей, і працює як відкрита служба між сайтами, а не як фільтр однієї організації. Цей принцип потім розгортали магазини й стрічки: стаття Amazon 2003 року цитує GroupLens як зразок традиційної колаборативної фільтрації.
Масштаб стаття дає лише про саму Usenet: за оцінкою на 24 січня 1994 року понад 140 000 людей написали статті за попередні два тижні, трафік — понад 100 МБ на день. Сам GroupLens на той час пройшов пілот чотирьох людей в Університеті Міннесоти (попередня версія з дещо іншою функцією передбачення), а ще раніше механізм схвалень випробували сім людей у дослідницькій лабораторії Schlumberger; більший розподілений тест між MIT і Міннесотою стаття лише планує. Оцінки можна ставити під псевдонімом. Попередником названо Tapestry, систему в межах одного сайту. Запис не стверджує, що GroupLens 1994 року мав користувачів поза пілотами.