Когда уберут наконец опцию "...людям, с оценками, похожими на Ваши, этот фильм не нравится"

А что в ней глупого?

Глупая, так как избыточная и затрудняет работу с ситемой.
Есть параметр "прогнозный рейтинг", основанный на механизме "клубной фильтрации", его вполне достаточно (вместе с доп. другими способами) для самостоятельного принятия решения. Для чего сделан этот доп. параметр, который вообще непоняно как работает? Он только сбивает с толку, мешая мне.

Похоже никогда. Вёл переговоры с админами по этому вопросу. На конкретных примерах, когда оскароносные фильмы с общей оценкой 8 мне не рекомендовались к просмотру. Порядка 5 фильмов. Пообещали сместить шкалу "ценностей" у программы персонально для меня. Сейчас более менее терпимо. Во всяком случае пожалуй ни разу на фильм с рекомендом ДА, я не поставил низкую оценку, на НЕТ бывало ставил высокую. На них тоже нет смысла обижаться, это всего лишь эссенция вкусов наших же соотечественников. Ну а машина... ну в общем какие могут быть претензии к тупой машине.))))

Ну а алгоритм работы этой опции Вам известен? В каких случаях выдается "Да" а в каких "Нет"? Когда я изучал ее, там был глюк, что число, людей, указанных там - это было общее число людей, оценивших объект, а не "с оценками, похожими на ваши". Думаю, что он и сейчас есть.
Да и к тому же, из того, что скольким то людям, "с оценкми похожими на ваши" фильм "не нравится" (что под этим подразумевается, кстати?), не следует, что мне не стОит этот фильм смотреть. Так как, может быть, есть не меньшее число людей, которым фильм нравится и т.п.

Комментарий редактировался 10 февраля 2012

Алгоритм не известен. Как обычно советует Майкрософт, обратитесь к разработчикам.))) Но судя по отзывам машина в первую очередь отбирает моих знакомых и единомышленников. Заведите себе знакомых, это очень помогает в выборе. Т.е. есть люди, чьим мнением я дорожу, и их мнение учитывается машиной в первую очередь.

"Знакомые" и "единомышленники" - это очень разные категории. В знакомыен я добавляю людей, которые меня чем-нибудь заинтересовали. Они могут иметь совершенно разный профиль оценок, просто по какому-то сегменту они мне интересны. Неясно, каким образом их можно использовать при выдаче рекомендаций...