#1 - 2021-7-24 15:13
Triple H (Make love, not war)
大概像是把一堆自己喜欢的作品丢进去,然后寻找同样喜欢这些作品的人推荐的作品。这应该比就单部作品的“喜欢这部作品的人也喜欢”要准确的多吧。大多数人应该都不会只盯着一类看吧。
#2 - 2021-7-24 15:28
这个看上去挺好用的,虽然我还没试
#2-1 - 2021-7-24 15:42
删除了回复
#3 - 2021-7-24 15:41
(你好贱哦(挖坟回复放题)
好聪明噢!
#4 - 2021-7-24 17:00
(往事如烟 随风飘远)
netflix?
#5 - 2021-7-24 17:11
(DD雷达搜寻中...?)
现在普通的推送算法都是靠打标签吧(bgm38)
#6 - 2021-7-24 17:50
删除了回复
#7 - 2021-7-24 17:57
(把永远爱你写进诗的结尾)
我记得网抑和屑站不都是这样推荐的吗
#8 - 2021-7-24 18:12
我试过一种简单的协同过滤算法,先是根据用户相似度(每个用户评分中心化后,计算cos相似度)找到与自己最相关的一批用户,由这些用户加权推荐作品。可结果我发现推荐得到的大部分作品就是bangumi榜上的高分作品(像是猫和老鼠b38)。后面有时间的话,再试试矩阵分解相关的方法。
#8-1 - 2021-7-24 19:14
#8-2 - 2021-7-25 00:31
Triple H
klion 说: 把你的评分数据跑了一下,你可以看看推荐结果,选了前25部
https://bgm.tv/subject/876
https://bgm.tv/subject/9912
https://bgm.tv/s...
感觉确实是动画产量太少了,来来回回都是那几部,大多是看过的,没看过的也早就听说过了。
#8-3 - 2021-7-25 00:44
klion
dreamZdew 说: 感觉确实是动画产量太少了,来来回回都是那几部,大多是看过的,没看过的也早就听说过了。
把看过的格子点上,就会推荐些新的了b38
#9 - 2021-7-24 19:17
用处不大。动画的产量太少了,推荐来推荐去还是那几个作品,要么已经看过,要么有硬伤、评价太低不值得看。
#10 - 2021-7-24 19:52
(毒性非常大,小孩看了会犯错误,会犯很大的错误 ...)
推荐系统局限挺多的,所以我不只看一个网站,豆瓣、mal、imdb的推荐都看看,能发现不少被自己筛选时遗漏的作品
#11 - 2021-7-25 00:50
(中华)
我记得bgm有个脚本是相关推荐
#12 - 2021-7-25 00:52
迫切期待 ehenta 和 nhentai 两个色情漫画网站能实装类 b 站的推荐系统
#12-1 - 2021-7-26 00:19
咸鱼庄fishqaq
很难不支持,我挑中意的本子经常浪费好几个小时
#13 - 2021-7-25 16:08
网易推荐音乐不就是类似吗,找出听歌口味和你差不多的用户,然后把他歌单里面的歌放出来给你听,但是感觉没有用户量行不通诶
#14 - 2021-7-25 17:17
我试过,和bgm排行榜差别不大…
#15 - 2021-7-25 17:59
(少说多看)
看不过来
#16 - 2021-7-25 18:44
量化看番?
#17 - 2021-7-26 00:20
(你是GG还是MM啊?)
豆瓣能这样,标记好以后选我还看过更多书影音,那些就是根据你看过的生成的
#18 - 2021-7-26 00:23
(你是GG还是MM啊?)
额,然后顺便再推荐一下王诺诺的[地球无应答],里面有一章叫全数据时代,推荐lz去看一下,网上随便搜下应该也搜得到。
#19 - 2021-7-26 02:09
大多数动画还是异质的,且每一步番剧包含的信息除了类型/萌点/剧情/制作公司等等,还有许多可利用的信息,比如玩梗(:-D)

而且现有的算法仅依靠一些标签来进行聚类分析,很难满足用户的胃口。

一旦把每部番剧的信息补充的充分起来,现有的模型已经足够用来识别了。
#20 - 2021-7-26 16:13
(是JK)
豆瓣的那个找电影好好用,虽然不是每部推荐的都符合口味,但是总能找到金子,每天一次更新,刷过好多天之后,电影史都被我标记想看完了(bgm38)