Возможность просмотра рекомендуемых книг доступна только авторизованным пользователям
Пожалуйста, зарегистрируйтесь или выполните вход
На основании выставленных Вами оценок определяется список других пользователей,
оценивавших те же книги, что и Вы и рассчитывается так называемый "индекс близости" ваших вкусов
с каждым конкретным пользователем, т.е. насколько ваши вкусы совпадают.
Он вычисляется по следующей схеме: за каждую одинаково оцененную книгу пользователю
добавляется 2 балла, за расхождение в оценках на один пункт добавляется один балл,
за бОльшее расхождение у пользователя отнимаются баллы. Здесь приведен полученный таким образом
список пользователей по убыванию "индекса близости". Чем больше у пользователя этот индекс,
тем большее число книг он оценил так же, как Вы. Если этот индекс отрицателен,
значит за подавляющее число книг пользователь голосовал прямо противоположно Вашим оценкам.
Далее, логично предположить, что если пользователи с высоким к Вам "индексом близости" положительно голосовали за какие-то книги, еще не прочитанные Вами, то и Вам эти книги могут понравиться. На основе этого и формируется приведенный выше список рекомендаций.
Данная система получила название "коллаборативной или совместной фильтрации" и использует вполне реальные математические методы, но характер человеческих вкусов и предпочтений одной математикой не измерить, поэтому не стоит воспринимать данную систему слишком серьезно. Это лишь способ облегчить Ваш выбор среди огромного множества книг и еще неизвестных Вам авторов. Также имейте в виду, что с увеличением как общего числа Ваших оценок, так и оценок других пользователей, точность рекомендаций будет повышаться. Поэтому, прочитали книгу - оставьте свою оценку, в независимости от того, понравилась Вам книга или нет. Система предлагает книги только тех авторов, по которым у Вас отсутствуют оценки. Поэтому, если система предлагает Вам что-либо из того, что Вы уже читали, тоже просто поставьте этой книге или автору свою оценку.
Чем больше у Вас оценок и чем больший период своих и чужих комментариев Вы задаете в параметрах, тем более "стабильными" и предсказуемыми будут результаты, тем выше будет вероятность того, что рекомендуемые книги Вам понравятся. Чем меньше период для расчета, тем меньше точность, но, соответственно, больше шансов появления в рекомендациях каких-либо "неожиданных" для Вас книг, а значит, возможностей найти новых для Вас авторов и направлений.
Узнать больше о принципах работы рекомендательной системы, а также высказать свои предложения и пожелания Вы можете в соответствующей теме на форуме.
Предпочтения "близняшек" по отзывам показались Вам интересными? Посмотрите своих "близняшек" по подборкам.
Пожалуйста, зарегистрируйтесь или выполните вход
*Как формируется рекомендация?
Далее, логично предположить, что если пользователи с высоким к Вам "индексом близости" положительно голосовали за какие-то книги, еще не прочитанные Вами, то и Вам эти книги могут понравиться. На основе этого и формируется приведенный выше список рекомендаций.
Данная система получила название "коллаборативной или совместной фильтрации" и использует вполне реальные математические методы, но характер человеческих вкусов и предпочтений одной математикой не измерить, поэтому не стоит воспринимать данную систему слишком серьезно. Это лишь способ облегчить Ваш выбор среди огромного множества книг и еще неизвестных Вам авторов. Также имейте в виду, что с увеличением как общего числа Ваших оценок, так и оценок других пользователей, точность рекомендаций будет повышаться. Поэтому, прочитали книгу - оставьте свою оценку, в независимости от того, понравилась Вам книга или нет. Система предлагает книги только тех авторов, по которым у Вас отсутствуют оценки. Поэтому, если система предлагает Вам что-либо из того, что Вы уже читали, тоже просто поставьте этой книге или автору свою оценку.
Чем больше у Вас оценок и чем больший период своих и чужих комментариев Вы задаете в параметрах, тем более "стабильными" и предсказуемыми будут результаты, тем выше будет вероятность того, что рекомендуемые книги Вам понравятся. Чем меньше период для расчета, тем меньше точность, но, соответственно, больше шансов появления в рекомендациях каких-либо "неожиданных" для Вас книг, а значит, возможностей найти новых для Вас авторов и направлений.
Узнать больше о принципах работы рекомендательной системы, а также высказать свои предложения и пожелания Вы можете в соответствующей теме на форуме.
Предпочтения "близняшек" по отзывам показались Вам интересными? Посмотрите своих "близняшек" по подборкам.
