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2006年10月DVD零售公司Netflix宣佈了一項競賽，任何人只要發明了好過它現有電影推薦算法Cinematch 10%的新方法就能獲得7位數的獎金。短短2周它就收到169個遞交，一個月後就超過了一千。
但當得分最高者離目標只剩一半的時候， 之前看起來簡單的事情變得越來難，進展越來越慢。目前排在Netflix Prize得分榜前列的參與 者都很接近，僅有小數點的差距。第一名是來自AT&T的研究小組BellKor，它的算法 比Cinematch好8.43%(最新統計：第一名是3月1日遞交的When Gravity and Dinosaurs Unite，高8.82%)。這場比賽已經演變成一場學術研究事件，像BellKor根本就不是為 了金錢，一些參與者甚至還將自己的算法完整公佈出來供同行參考，而多數參與者都是搞數學研究的。
當人們認為10%的目標有點遙不可及的時候，2007年 10月一個名字叫「Just a guy in a garage」的競爭者突然冒了出來，並迅速擠進前10。他遞交的第一個就達到了7.15%，12月20日他超過多倫多大學團隊，今年1月8 日，他達到了8%，現在是8.14%。一開始沒人知道這位匿名參與者究竟是何方神聖，因為他連鏈接都沒留下。《連 線》雜誌最終找到了他：
Gavin Potter，48歲，英國人，心理學肄業生，管理顧問，2006年離開IBM去研究不熟悉的機器學習。他把參與Netflix Prize當作是事業，他說「我想在沒有取得一些進展之前提供一個link是任何意義的」，「決定參加Netflix Prize是嚴肅的，看起來有幾分玩笑意味。但並沒有多少把握，因為我不是搞研究的，也不是數學家。優勢是作為一位沒有工作的心理學者，我的時間很充 裕」。Gavin Potter在他的算法裡應用了心理學方法，女兒Emily是他的數學參謀。或許讓心理學家和計算機科學家聯合起來才能取得最後的成功。
2009年6月26日，新算法BellKor's Pragmatic Chaos，首 次突破了10%門檻，達到了10.05%。如果在接下來的30天內無人能遞交高於BellKor的新算法，那麼它將贏得這場比賽。
7月26日，比賽結束的最後一天風 云突變，本來以為勝券在握的BellKor於18:18遞交了他們的新算法——超過10.09%，20分鐘之後的18:38，The Ensemble團隊也遞交了他們的最新算法，超過 BellKor's Pragmatic Chaos僅0.01%，達到10.10%，成為最新的領跑者。無疑這是對BellKor團隊的一次無情痛擊。
Netflix的電影推薦算法競賽結束前20分鐘，發生了一件戲 劇性的事件，包括國內開發者xlvector在 內的The Ensemble團隊遞交了一個新算法，比長期領跑的BellKor's Pragmatic Chaos的算法只高出0.01%，從而有資格問鼎百萬美元獎金。
然而不幸的是，根據Netflix剛剛發表的獲 獎結果，The Ensemble團隊因為比BellKor晚 提交了20分鐘而與冠軍失之交臂。測試結果顯示，The Ensemble的算法和BellKor's Pragmatic Chaos都為10.06%，但時間差使前者屈居第二。Netflix同時還宣佈Netflix Prize 2，但相關細節和規則透露的不多。《紐約時報》博客採訪了Ensemble團隊的領導者Greg McAlpin，他表示合作有利於創新，但合作也需要克服困難，他認為多數的合作沒有什麼用。
DVD租賃商Netflix發表聲明，正式宣佈了Netflix Prize 2。
聲 明稱Netflix Prize 1算法競賽獲得了廣泛的關注，取得了非凡的成績，他們預期將在9月底宣佈100萬美元的獲勝者。但就像每一部優秀的電影都有續集，Netflix Prize也有續集Prize 2。Netflix Prize 1競賽用了3年，Prize 2將不會用這麼長的時間，它將是一個更富有挑戰性的短期限時競賽，預計時間6到18個月。關於Netflix Prize 2的細節將在宣佈Prize 1獲勝者時公佈。