現在 HackerNews で話題になっている製book.svfcAoO これは、3 億件の Goodreads レビューに基づいてトレーニングされたパーソナライズされた書籍推奨システムです。 すでに読んだ本を入力すると、より正確なおすすめが表示されます。最適なおすすめ体験を得るには、3冊以上の本を入力してください。 インターフェースは非常にシンプル（Bootstrapフレームワーク！あのお馴染みの黒いヘッダー！）で、現在は英語のタイトルしか表示されませんが、とても気に入っています。好きな本をいくつか入力してみたところ、おすすめがとても的確でした。読書好きの方におすすめです。 著者はウェブサイトの技術的な詳細についても簡単に紹介しました。 https://t.co/uJNQy1OABz Goodreadsのおすすめ機能の質の低さと、Amazonによる買収後に同じ考えを持つユーザーを見つけるのが困難になったことに不満を抱いた著者は、独自のウェブサイトを作成しました: https://t.co/wKjhSC2kGu データ： * 公開リストに登録されているユーザーの「既読」本棚のみを取得します。ただし、そのユーザーが少なくとも 5 冊の本を所有している場合に限ります。 * 8月上旬から10月上旬にかけて、1億～1億9,300万のユーザーIDを獲得し、最終的に4,300万人の適格ユーザーを獲得しました。 * 各ユーザーは最大64冊の書籍のサブシーケンスをランダムに選択し、合計約30億回のインタラクションが発生します。トレーニング/テスト後、モデルは実際に13億回のインタラクションを使用します。 テクノロジースタック: * 前処理: NVTabular (グループ化、正規化、ID 再マッピング)。 * 検索: Meilisearch。 * 推論: Triton サーバー。
