这个工具是针对单个用户推荐动画
即根据大家在bgm上的打分和你在bgm上的打分, 来猜测你可能会给哪些你没看过的动画打高分
使用方法:
点击右上角头像, 打开你的个人页面, 比如我的话就是
https://bgm.tv/user/epix
把域名 bgm.tv 替换为 bgm.exz.me 并回车, 即打开网址为
https://bgm.exz.me/user/epix 的页面
此页面即是推荐的动画列表, 按推荐程度从高到低排列, 100部
由于是通过对你已有的打分数据进行推测的, 所以如果你在bgm上很少打分, 则效果很差(或者根本没有).
你已经添加到想看/在看/看过/搁置/抛弃的动画将不会出现在列表中
其他接口:
https://bgm.exz.me/api/epix 返回JSON格式数据
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使用数据: 2017年8月之前, 所有在bgm有排名的动画的
标记为看过并打分的记录, 约2.38M. 动画4.2k, 用户36k.
使用算法: SVD [1]
制作人员:
@epix @剪下回忆 @Andy
未来计划:
使用改进的算法(SVD feature[2], FFM[5], etc.)
增加其他因素(时间, tag, staff)
提供其他信息(用户平均打分/用户打分变化趋势/用户相似度/条目相似度, etc.)
拓展数据来源(其他类似网站)
定时刷新数据
源码稍后整理开源
数据私聊
引用文献
[1] Koren Y, Bell R, Volinsky C. Matrix factorization techniques for recommender systems[J]. Computer, 2009, 42(8).
[2] Chen T, Zhang W, Lu Q, et al. Svdfeature: a toolkit for feature-based collaborative filtering[J]. Journal of Machine Learning Research, 2012, 13(Dec): 3619-3622.
[5] Yan P, Zhou X, Duan Y. E-Commerce item recommendation based on field-aware factorization machine[C]//Proceedings of the 2015 International ACM Recommender Systems Challenge. ACM, 2015: 2.
I think they are very trivial stuff and you may have already considered that, but many people also neglect these things. Feel free to neglect me if you have already considered the points I addressed above.?
[3] Yamada M, Lian W, Goyal A, et al. Convex Factorization Machine for Regression[J]. arXiv preprint arXiv:1507.01073, 2015.
[4] Strub F, Gaudel R, Mary J. Hybrid recommender system based on autoencoders[C]//Proceedings of the 1st Workshop on Deep Learning for Recommender Systems. ACM, 2016: 11-16.
[6] Rendle S. Factorization machines[C]//Data Mining (ICDM), 2010 IEEE 10th International Conference on. IEEE, 2010: 995-1000.
[7] Juan Y, Zhuang Y, Chin W S, et al. Field-aware factorization machines for CTR prediction[C]//Proceedings of the 10th ACM Conference on Recommender Systems. ACM, 2016: 43-50.
像图站那样"+声优:茅野爱衣 -脚本:大河内一楼 sort:rating"
不好意思回錯人啦!!!我也很期待哪天能去看天元~
想看的动画和打分高动画不一致, 也许现在给出的列表里的动画看了是会打高分, 但是不是用户现在最想看的, 列表里推荐的动画或许会拖延数年也不看.
用户评分在时间上变化很大, 几年前给某部动画打的分现在也许不会再打那个分数了.
暂时没时间调研新的算法或者手段, 以后再说吧..