Un producto que es tendebook.sv https://t.co/l60esfcAoO Se trata de un sistema de recomendación de libros personalizado, entrenado con 300 millones de reseñas de Goodreads. Al ingresar los libros que ya has leído, recibirás recomendaciones más precisas. Solo necesitas agregar tres o más libros para obtener la mejor experiencia de recomendación. La interfaz es muy básica (¡el framework Bootstrap! ¡Esos típicos encabezados negros!), y por ahora solo están disponibles los títulos en inglés, pero me gusta mucho. Introduje algunos libros que me gustan y las recomendaciones fueron muy acertadas. La recomiendo a los amantes de los libros. El autor también presentó brevemente los detalles técnicos del sitio web: https://t.co/uJNQy1OABz Insatisfecho con la baja calidad de las recomendaciones de Goodreads y la dificultad para encontrar usuarios con intereses similares tras la adquisición por parte de Amazon, el autor creó su propio sitio web: https://t.co/wKjhSC2kGu datos: * Solo se recuperarán las estanterías "leídas" de los usuarios que figuren en la lista pública, siempre que el usuario tenga al menos 5 libros. * Capturamos entre 100 y 193 millones de identificadores de usuario (desde principios de agosto hasta principios de octubre), obteniendo finalmente 43 millones de usuarios cualificados. Cada usuario selecciona aleatoriamente hasta 64 subsecuencias de libros, lo que supone aproximadamente 3000 millones de interacciones. Tras el entrenamiento y las pruebas, el modelo utiliza realmente 1300 millones de interacciones. Pila tecnológica: * Preprocesamiento: NVTabular (agrupación, normalización, reasignación de ID). * Búsqueda: Meilisearch. * Inferencia: servidor Triton.
