В наше время мало кто выбирает книги по совету знакомых. Большинство людей пользуются рекомендательными системами на специализированных сайтах и, конечно, читают отзывы.
Системы рекомендаций книг произвели революцию в потреблении литературы. Эти системы помогают читателям найти книги, соответствующие их интересам и предпочтениям, предоставляя безграничные возможности для расширения литературного кругозора.
Основным преимуществом систем книжных рекомендаций является персонализация. То есть индивидуальные рекомендации, основанные на индивидуальных привычках чтения, жанрах, авторах и других факторах, таких как прошлые рейтинги или отзывы. Эта функция экономит время и силы на ручной поиск книг, улучшая при этом общее впечатление от чтения. Кроме того, она помогает издателям и авторам выйти на целевую аудиторию, продвигая свои новинки или малоизвестные издания среди заинтересованных читателей.
Каждая рекомендательная система представляет собой уникальный алгоритм. Однако у них есть и много общего. Например, почти все системы оценивают сходство содержания книг. В этом посте я покажу вам пример кода одной из таких систем на языке Python.
