Serwis dla miłośników książek LubimyCzytać.pl wdrożył otwarty algorytm rekomendacji stworzony pierwotnie na potrzeby serwisu filmowego Filmaster.pl. Dzięki temu również bibliofile mogą teraz skorzystać z uroków spersonalizowanych sugestii, funkcji tak chwalonej przez kinomanów korzystających z Filmastera.
Wdrożenie było możliwe, gdyż algorytm stworzony przez zespół Filmastera opublikowany jest na licencji Affero GPLv3. Oznacza, że każdy może go wykorzystać w swoim projekcie, o ile wszelkie zmiany i poprawki udostępni publicznie na tej samej licencji.
To własnie potęga otwartości! Dobre rozwiązania, stworzone na potrzeby jednego projektu, szybko replikowane są w innych. Korzystają z tego wszyscy zainteresowani, gdyż algorytm unowocześniany przez kilka zespółów jednocześnie dąży do doskonałości szybciej niż ma to miejsce w przypadku zamkniętych, chronionych pod kluczem rozwiązań.
Marcin Szajda, twórca LubimyCzytać.pl, chwali wdrożenie:
Od dłuższego czasu poszukiwaliśmy rozwiązania, które na podstawie ocen użytkowników pozwoliłoby nam z dużą precyzją sugerować im książki warte przeczytania. Wybór padł na silnik rekomendacji Filmastera. Nowy silnik rekomendacji działa w serwisie od kilku dni, a odzew społeczności jest bardzo pozytywny. Każdy użytkownik, który ocenił w serwisie co najmniej 20 książek, otrzymuje codziennie aktualizowaną, pokategoryzowaną listę książek. Sam silnik nie jest trudny do wdrożenia, działa szybko, sprawnie i co najważniejsze bardzo dobrze poleca książki. Skuteczność algorytmu mierzona pierwiastkiem z błędu średniokwadratowego jest w granicach RMSE=0.88.
Jesteśmy bardzo zadowoleni z wdrożenia algorytmu rekomendacji Filmastera.
Autorem algorytmu rekomendacji jest Jakub Tlałka. Jego prezentację z Auli Polskiej można obejrzeć na stronie konferencji: Filmaster – komputerowe wróżbiarstwo czyli jak poprawić wyniki silnika rekomendacji o 20%? W miniony weeken Jakub na Jesieni Linuksowej w Ustroniu Jaszowcu, wygłosił również referat na temat rekomendacji, gdzie opowiedział m.in. o sposobach poprawiania skuteczności algorytmu. Wideo z tej prezentacji nie jest jeszcze dostępne.
Szczegółowo o algorytmie rekomendacji poczytać można na wiki projektu Filmaster: New recommendation engine, a na bitbuckecie ściągnąć można otwarty kod algorytmu.
Dodaj komentarz