16.08.2011 15:44

Социальная сеть для любителей книг Goodreads


Список книг Goodreads собрал базу данных в 190 000 000 книг, поощряя 6 000 000 своих зарегистрированных пользователей поделиться своими рецензиями с друзьями. Сейчас они начинают выкладывать данные в сеть для использования посредством предложения персонализированных алгоритмических рекомендаций книг.

“Нашим девизом всегда было то, что лучшая рекомендация для книги получают от друзей и это нисколько не поменялось”, говорит Отис Чандлер, (Otis Chandler) Генеральный Директор Goodreads. “Но если случится так, что у вас нет в данный момент друга, читающего эту книгу в данный момент - что вы делаете? Наша служба ничего не может им предложить”.

Goodreads в марте приобрела компанию под названием Discovereads для создания движка рекомендаций. Один из их советников составил баннер в Netflix на $1 миллион сравнений для улучшения рекомендаций к его фильму.

Алгоритм, разработанный его командой для социальной сети возрастом 5 пять лет для любителей книг во многом основан на том, что у читателя стоит на книжной полке и от чего другие читатели с похожим содержанием книжных полок недавно получили удовольствие. также берется во внимание, по какой причине вам понравилась книга. Когда читатель определяет The Help как “Исторический вымысел,” алгоритм прореагирует иначе, чем когда он или она отнесет ее к классу “расизм.”

Книги Goodreads

Если вы никогда до этого не заходили на сайт Goodreads , сайт попросит вас для начала классифицировать 20 книг. Этот процесс для меня стал отдельным открытием. Каждая книга, которую вы положительно оцениваете, присоединяет оценки похожих книг - многие из которых я добавил в свой список “хочу прочесть”.

После того, как вы классифицировали достаточное количество книг, сайт публикует вкладку ваших “рекомендаций”,основываясь на жанрах и книгах оцененных вами. Вы видите, какие книги появились на вашей полке в результате рекомендаций, посредством просмотра обложек рекомендованных книг.

Движки Discovery для книг не используют похожие инструменты для других медиа, как фильмы и музыка. Первый, названный BookLamp сканирует книги, чтобы порекомендовать их, основываясь на их содержании и стиле, но ему необходимо разрешение издателя. По этой причине его библиотека ограничена приблизительно 20,000 книгами.

Многие читатели развернулись в сторону сайтов, продающих книги, вроде Amazon для получения рекомендаций следующей покупки книги, но его критерии в большой степени основаны на данных продаж. Это как возвращать книги тех же самых авторов из тех, которые вы уже купили, или из того же жанра. также это возвращает книги, которые люди, купившие те же самые книги, что и вы, тоже купили их. это похоже на торговлю по тренду популярных книг.

Решение Goodreads принимает во внимание большую базу данных, содержащих мнения читателей, которые не имеют покупательских привычек и каталогизирует новых читателей, не розничных покупателей, рассматривает отношения между книгами и жанрами. Это теоретически приводит к более широкому выбору книг и более детальному взгляду, каким образом они соединяются. В любом случае, здесь легче "серфить", чем на движке магазина.

Результатом является победа "книжных червей", а также победа итоговых показателей Goodreads.

Модель текущего бизнеса сайта опирается на рекламу издателя. Очевидно, что алгоритм рекомендаций для книг сможет более специфично помочь в определении читателей, которые с большой степенью вероятности будут заинтересованы в чтении их книг.




Смотри также: