Комментарий #24754
Ответы
morr#
Это про пунктам 1 и 2.
Про п.3 это достаточно... проблематично. Вряд ли будет. На каждый второй сезон может понадобится по несколько запросов в базу на поиск первого сезона, а с учётом, что рекомендаций до 500 штук выдаётся... Плюс не все вторые сезоны можно определить просто по названию.
Четвёртый пункт так и задуман
.gif ":)")
Про тормоза, там уже есть кеш для подобранных рекомендаций, но посмотрел ещё раз - наиболее тяжёлую операцию выборки оценок других пользователей можно так же закешировать. И почему я раньше не сделал? Теперь будет работать гораздо быстрее
morr#
:.gif ":8):")
Хотя на самом деле тут больше теоретическая помощь нужна - как рассчитать предпочтения пользователя по дополнительным критериям (жанры,год выпуска,тип(тв,сериал,ова)), как рассчитать соответствие аниме критериям(жанрам), как соединить получившиеся дополнительные метрики с имеющимся сейчас коэффициэнтом похожести.С каким "весом" учитывать дополнительные критерии в итоговом ранжировании?
И как вообще оценить результат - получившиеся рекомендации, ведь оно очень субъективно...
Задачка та ещё. По рекомендательным системам вообще конкурсы проводятся на западе с многомиллионными призовыми фондами. Пробовал читать, кстати, pdf'ки победителей прошлых лет. Монструозные формулы и десятки страниц забористого текста...
решил релизовывать в итоге что попроще.Твой комментарий
а.) Работает ооооочень медленно.
б.) Выдает неадекватную подборку. Лично у меня:
1) На первом месте аниме 88 года, хотя я не такой уж любитель старого аниме, даже если его рейтинг за 9.
2) На втором месте спортивное аниме, которое я вообще не смотрю.
3) На четвертом, шестом и 7ом местах - продолжения сериалов, которые я еще не смотрел. Сами по себе неплохие, но хотелось бы смотреть сначала, а не с середины.
4) На пятом месте аниме, которое уже есть в моем списке (хотя тут не уверен баг или фича)
Итого: из первой десятки только 4 рекомендации - адекватны. Из этих 4ех - 3 в конце десятки.
У меня есть опыт программирования на python и perl, опыт программирования систем решения задач оптимизации, в том числе многокритериальной (рекомендательные системы как раз в эту категорию попадают), есть интерес написать рекомендательную систему.
@morr,@morr