Wikipédia

Gravity R&D

Ez a közzétett változat, ellenőrizve: 2024. február 27.

A Gravity R&D (teljes név: Gravity Research & Development Zrt.) egy ajánlórendszerekre szakosodott informatikai gyártó. A Gravityt a Netflix-díjas "Gravity" csapat tagjai alapították.

Gravity R&D
JelmondatBe relevant or be forgotten
Típusüzleti vállalkozás
Alapítva2007. január 1.[1]
SzékhelyBudapest
AlapítóTikk Domonkos, Takács Gábor, Pilászy István, Németh Bottyán
Iparágszoftveripar
TermékekYusp, Yuspify
Gravity R&D (Magyarország)
Gravity R&D
Gravity R&D
Pozíció Magyarország térképén
é. sz. 47° 29′ 38″, k. h. 19° 07′ 21″47.494013°N 19.122559°EKoordináták: é. sz. 47° 29′ 38″, k. h. 19° 07′ 21″47.494013°N 19.122559°E
A Gravity R&D weboldala
Sablon • Wikidata • Segítség

A Gravity székhelye Magyarországon (Budapest és Győr) található, helyi irodája van Japánban.

Története

szerkesztés

Netflix-díj

szerkesztés

A 2006-ban meghirdetett Netflix-díj közel 3 éves nyílt verseny volt egy olyan algoritmusrendszer kifejlesztésére filmek, mely alkalmas a felhasználói értékelések előrejelzésére a korábbi visszajelzések alapján. Az egymillió dolláros fődíjat az a csapat nyerhette el, amelyik a megadott határidőig több mint 10 százalékot javított a Netflix saját, Cinematch algoritmusrendszerén.[2]

A „Gravity” csapat volt az első helyezett 2007. január – május között.[3]

A vezető pozíciót 2007 októberében ismét elérték a „Dinosaur Planet” csapattal, mikor az „Amikor a gravitáció és a dinoszauruszok egyesülnek” néven versenyeztek.

2009 januárjában a két csapat megalapította a "Grand Prize Teamet", hogy még szélesebb körű együttműködést valósítson meg, ennek eredményeként 2009-ben az egyik vezető csapattá lettek.

2009. július 25-én a "The Ensemble" csapat, egyesülve a "Grand Prize Teammel" és az "Opera Solutions and Vandelay Uniteddel" 10,10%-kal túlteljesítette a Cinematchot a vetélkedés során.[4]

2009. szeptember 18-án a Netflix a "BellKor's Pragmatic Chaos" csapatot jelentette be díjnyertesként, majd a 2009. szeptember 21-i ünnepségen átadta nekik a díjat.[2] Az "Ensemble" csapat valójában szintén elérte a "BellKor" csapat eredményét, de mivel a "BellKor" 20 perccel korábban nyújtotta be az eredményt, a szabályok szerint nekik járt a díj.[5][6]

A Gravity csoport által kidolgozott algoritmusok részletei megtalálhatók tudományos publikációikban.[7][8][9] Néhány algoritmust szabadalmaztattak az Egyesült Államokban.[7]

A vállalat adatbányászattal foglalkozó csapata aktívan kutatja az ajánlási rendszereket, és rendszeresen közzéteszi legfrissebb eredményeit.[7][10][11]

Kezdeti évek

szerkesztés

2009-ben és 2011-ben két körben fektettek be a Gravity R&D-be magyar stratégiai befektetők, a Wojciech Uzdelewicz (a Wall Street egyik sztárelemzője a fedezeti alapok szerint,[3] a Duquesque Capital korábbi ügyvezető igazgatója,[12]) és a pénzügyi befektető, a PortfoLion.

A Gravity R&D 2010-ben vezette be a RECO-t, felhőalapú SaaS-testreszabott megoldását online vállalkozások számára (e-kereskedelem, placcok, minősített média, kiadók stb.).

Yusp

szerkesztés

A P&G modelljén a Gravity 2017-ben szétválasztotta a cégnevét és a terméknevét. A cégnév továbbra is Gravity maradt, míg a márkanév Yusp lett. A Yusp az új generációs testreszabási motor neve, mely alatt a Gravity jelenleg különböző termékvonalakat fejleszt kizárólag online, kkv-k, valamint tégla és habarcs kereskedelem, lakossági, telekommunikációs és lakossági banki ügyfelek és potenciális ügyfelek számára. A Yusp lett az esernyő márkája mindazoknak a szolgáltatásoknak, amelyeket a Gravity cégek jelenleg kínálnak vagy a jövőben tesznek majd elérhetővé.

Díjak és elismerések

szerkesztés
  • A "Strands $ 100K Call for Recommender Startups" díj meghirdetését követő első nyertes (2008. október 24.)[13][14]
  • "A Red Herring 100 Europe" nyertese (2009. április 3.)[15]
  • Európa 25 leginnovatívabb startup vállalkozása közé választották az Eurecan European Venture Contest 2009 (EEVC) versenyén. (2009. december)[16]
  • Az International Classified Media Association "Show Me the Money" díjának nyertese a 2012-es ICMA Innovációs Díjon.[17]
  • Az "ACM RecSys 2012" különdíja [18]
  • Az FP7EU CrowdRec projektjének tagja[18]
  • Magyarország képviselőjévé választották a 2014. szeptemberi a Digitális Gazdasági V4 Google Csúcstalálkozón a Prezi, a Maven7 és az Intellisense mellett.[19]
  •   A 2015-ös Deloitte Technology Fast 50 közép-európai díjazottja, mint a második leggyorsabban növekvő startup Magyarországon, és a 25. leggyorsabban növekvő startup a közép-európai térségben.[20]

Jegyzetek

szerkesztés
  1. ↑ Crunchbase (angol nyelven)
  2. ↑ a b Netflix Prize: Forum / Grand Prize awarded to team BellKor’s Pragmatic Chaos. web.archive.org, 2012. május 7. [2012. május 7-i dátummal az eredetiből archiválva]. (Hozzáférés: 2020. február 13.)
  3. ↑ a b New York Times New York City Poll, June 2005. ICPSR Data Holdings, 2007. február 14. (Hozzáférés: 2020. február 13.)
  4. ↑ http://www.the-ensemble.com/
  5. ↑ Lohr, Steve. „A $1 Million Research Bargain for Netflix, and Maybe a Model for Others”, The New York Times, 2009. szeptember 21. (Hozzáférés: 2020. február 13.) (amerikai angol nyelvű) 
  6. ↑ Tamás, Bodoky: Mátrixfaktorizáció egymillió dollárért (magyar nyelven). index.hu, 2009. augusztus 7. (Hozzáférés: 2020. február 13.)
  7. ↑ a b c Context-aware item-to-item recommendation within the factorization framework | Proceedings of the 3rd Workshop on Context-awareness in Retrieval and Recommendation (angol nyelven). dl.acm.org. (Hozzáférés: 2020. február 13.)
  8. ↑ Takács, Gábor, Bottyán (2007. december 1.). „Major components of the gravity recommendation system” (angol nyelven). ACM SIGKDD Explorations Newsletter 9 (2), 80. o. DOI:10.1145/1345448.1345466. 
  9. ↑ http://www.cs.uic.edu/~liub/KDD-cup-2007/proceedings/gravity-Tikk.pdf
  10. ↑ Recommending new movies | Proceedings of the third ACM conference on Recommender systems (angol nyelven). dl.acm.org. (Hozzáférés: 2020. február 13.)
  11. ↑ Fast als-based matrix factorization for explicit and implicit feedback datasets | Proceedings of the fourth ACM conference on Recommender systems (angol nyelven). dl.acm.org. (Hozzáférés: 2020. február 13.)
  12. ↑ Amatriain, Xavier (2013. november 22.). „Big & personal”. Proceedings of the 2nd International Workshop on Big Data, Streams and Heterogeneous Source Mining Algorithms, Systems, Programming Models and Applications - BigMine '13, New York, New York, USA, Kiadó: ACM Press. DOI:10.1145/2501221.2501222. 
  13. ↑ RecSys 2020 (Rio de Janeiro) – RecSys. recsys.acm.org. (Hozzáférés: 2020. február 17.)
  14. ↑ Strands Blog » Instant personalized TV entertainment developer, Gravity R&D, winner of the Strands $100k Call for Recommender Start-Ups. web.archive.org, 2010. március 18. [2010. március 18-i dátummal az eredetiből archiválva]. (Hozzáférés: 2020. február 17.)
  15. ↑ http://www.supertext.ch/info/wp-content/themes/supertext/images/news/redherring_europe_finalists_2009.pdf
  16. ↑ Archivált másolat. [2016. szeptember 16-i dátummal az eredetiből archiválva]. (Hozzáférés: 2020. február 17.)
  17. ↑ ICMA Blog (amerikai angol nyelven). ICMA: International Classified Marketplace Association. [2020. február 17-i dátummal az eredetiből archiválva]. (Hozzáférés: 2020. február 17.)
  18. ↑ a b Archivált másolat. [2016. augusztus 25-i dátummal az eredetiből archiválva]. (Hozzáférés: 2020. február 17.)
  19. ↑ Gabor Janos Takacs (magyar nyelven). www.facebook.com. (Hozzáférés: 2020. február 17.)
  20. ↑ http://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/global/Documents/About-Deloitte/central-europe/CE_Fast_50_2015.pdf

Fordítás

szerkesztés

Ez a szócikk részben vagy egészben a Gravity R&D című angol Wikipédia-szócikk ezen változatának fordításán alapul. Az eredeti cikk szerkesztőit annak laptörténete sorolja fel. Ez a jelzés csupán a megfogalmazás eredetét és a szerzői jogokat jelzi, nem szolgál a cikkben szereplő információk forrásmegjelöléseként.

A lap eredeti címe: „https://hu.wiki.x.io/w/index.php?title=Gravity_R%26D&oldid=26923407”