오늘 HackerNews에서 인기 있는 제품book.svcAoO 3억 개의 Goodreads 리뷰를 바탕으로 학습된 개인화된 도서 추천 시스템입니다. 이미 읽은 책을 입력하시면 더욱 정확한 추천을 받으실 수 있습니다. 최상의 추천 경험을 위해 세 권 이상의 책을 입력해 주세요. 인터페이스는 매우 기본적입니다(부트스트랩 프레임워크! 익숙한 검은색 헤더!), 현재는 영어 도서만 제공되지만 정말 마음에 듭니다. 제가 좋아하는 책 몇 권을 등록했는데, 추천이 매우 정확했습니다. 책을 좋아하는 분들께 추천합니다. 저자는 또한 웹사이트의 기술적 세부 사항을 간략하게 소개했습니다. https://t.co/uJNQy1OABz Goodreads의 추천 품질이 좋지 않고 Amazon 인수 후 생각이 같은 사용자를 찾는 데 어려움이 있어 불만을 품은 저자는 자신의 웹사이트를 만들었습니다: https://t.co/wKjhSC2kGu 데이터: * 사용자가 최소 5권의 책을 가지고 있는 경우, 공개적으로 등록된 사용자의 "읽음" 책꽂이만 검색합니다. * 8월 초순부터 10월 초순까지 1억~1억 9,300만 개의 사용자 ID를 확보하여 최종적으로 4,300만 명의 적격 사용자를 확보했습니다. * 각 사용자는 최대 64개의 책 하위 시퀀스를 무작위로 선택하여 총 약 30억 건의 상호작용을 수행합니다. 학습/테스트 후 모델은 실제로 13억 건의 상호작용을 사용합니다. 기술 스택: * 전처리: NVTabular(그룹화, 정규화, ID 리매핑). * 검색: Meilisearch. * 추론: 트리톤 서버.
