Алексей Кутовенко - Профессиональный поиск в Интернете

Начинать работу со Spurl можно импортом закладок из своего браузера. Необходимо отметить хорошую поддержку различных платформ. Кроме привычных браузеров Internet Explorer и Firefox, данный сервис работает с Opera и Safari. В отличие от большинства подобных сервисов, Spurl позволяет импортировать как весь файл закладок браузера целиком, так и выбирать отдельные разделы и конкретные закладки, которые затем загружаются на сервер. На этом же этапе можно определить, какие закладки станут публичными, а какие останутся приватными.

Добавление новой ссылки в штатном режиме происходит через всплывающее окно браузера, при этом к описанию страницы автоматически добавляется ее скриншот. Возможности сортировки закладок в Spurl весьма гибкие: можно как раскладывать их по папкам, так и применять теги. Spurl умеет работать в тесной интеграции с аккаунтом одного из крупнейших современных менеджеров закладок Del.icio. us. Если установить соответствующий флажок, все ссылки, которые пользователь сохраняет с помощью Spurl, будут автоматически добавляться к его архиву на сервисе Del.icio.us. Таким образом, можно пользоваться сразу двумя ресурсами через единый интерфейс.

Система анализирует сохраняемые ссылки и применяемые пользователем теги. Через некоторое время Spurl начинает автоматически предлагать новые ссылки по аналогичным темам. Посмотреть их можно на специальной вкладке Discover. На основе рекомендаций система Spurl способна создавать пользовательские RSS-каналы. Экспортируются такие данные в форматах XML, Atom или же через JavaScript.

Тематическая рекомендательная система LiveLib работает с литературными произведениями. Добавить новую книгу в свой пользовательский профиль можно, указав в специальной форме имя автора, заглавие книги или ее ISBN. Если в базе проекта уже есть такая книга, можно просто импортировать эти данные. В блоке персональной информации предлагается указать тематические теги для книги, примерную дату ее прочтения или же выбрать для нее статус Планирую прочитать или Не читал. Отдельно предлагается указать формат книги: бумажная, электронная или аудиокнига. В этом же блоке предлагается форма для написания рецензии на произведение.

LiveLib работает не только как рекомендательный сервис, но и как своеобразная записная книжка, в которой можно сохранять сведения о прочитанных книгах, а также строить планы на будущее чтение. Рекомендательная система строится на тегах и определяемом пользователями рейтинге. Шкала оценок предусматривает три ступени: «понравилось», «не понравилось» и «нейтрально». Для каждой книги демонстрируется ее усредненный рейтинг, количество читателей и рецензий, список тегов, а также ссылка на подборку избранных цитат из произведения, если они, конечно, были для него указаны.

Проект LiveLib интегрирован с поисковиком электронных книг eBdb. Это означает, что всего одним щелчком на соответствующей ссылке на странице книги можно провести поиск ее электронных вариантов в онлайновых полнотекстовых библиотеках. Это очень удобная функция для тех, кто предпочитает книги в электронных форматах. Для тех же, кто читает обычные бумажные издания, предлагается ссылка на книжный магазин Ozon (рис. 5.2).

Рис. 5.2. «Подборки» на сайте рекомендательной системы LiveLib

Оригинальная находка проекта – система «подборок», представляющих собой созданные пользователями списки книг, объединенные определенной тематикой. Подчеркнем, что они не генерируются автоматически, а составляются самими пользователями, поэтому не лишены доли субъективности. Признаки, по которым составляются подборки, могут быть самыми разными. Среди существующих подборок есть списки книг, получивших различные литературные премии, «Художественная литература про еду», научно-популярные книги и множество других тематических списков.

Данный сервис подойдет людям, которым удобнее ориентироваться не на абстрактные цифры рейтингов, а на «живые» рекомендации. Рецензии на книги вынесены в особый раздел сайта – их можно читать и комментировать отдельно, а не только в привязке к странице определенного произведения. На повышение уровня «социальности» ресурса работают блог и форум проекта, где можно обсудить представленные на сайте произведения, не ограничивая себя рамками формализованных рецензий и оценок. Отметим возможность создания виджета для своего сайта или блога, основанного на информации о книгах из вашего профиля.

Одним из наиболее известных и популярных рекомендательных сервисов в современной. Сети является проект Last.fm. Его вполне можно считать эталоном современной рекомендательной машины. Мы остановимся только на основных особенностях реализации его поисковых возможностей.

Специализация Last.fm – музыка. Данный сервис вырабатывает рекомендации на основе статистики прослушиваемых пользователем музыкальных произведений. Эту задачу решает локальный клиент Last.fm, который устанавливается на компьютере пользователя и отслеживает списки прослушивания мультимедиа-плееров. На самом сервисе Last.fm данный процесс называется «скробблингом» (рис. 5.3). Информация о частоте прослушивания композиций загружается на сервер Last.fm, где и рассчитываются персональные рекомендации. Дополнительный способ характеризовать музыку – использовать теги. Благодаря такой автоматизации сбора данных в онлайновом профиле достаточно быстро собирается хорошая статистика, отражающая музыкальные вкусы и пристрастия пользователя.

Рис. 5.3. Локальный клиент Last.fm в процессе скробблинга

Система рекомендаций Last.fm, таким образом, опирается на статистику о сотнях миллионов прослушиваний, о понравившихся произведениях и о присвоенных пользователями тегов. Наличие такой широкой базы самым благотворным образом сказывается на качестве рекомендаций. Получить их можно, даже не регистрируя свой аккаунт, достаточно выбрать в каталоге Last.fm любого исполнителя и воспользоваться кнопкой. Похожие исполнители. Страница каждого исполнителя содержит его краткую биографию, список доступных для онлайнового просмотра видеоклипов, а также панель связанных с ним новостей, в том числе сведения о турне и концертах. Кроме того, выводится хит-парад его композиций среди пользователей Last.fm. Заметим, что степень стилистической схожести рекомендуемых исполнителей оценивается на Last.fm гибко – в процентах. Качество рекомендаций вполне высокое. После регистрации аккаунта и сбора некоторой персональной статистики Last.fm начинает автоматически предлагать похожих исполнителей.