Собственно пользователи нарекли Кассандру «бесплатный ласт.фм». Ну что ж. Это нам лестно.
Вообще народ исколючительно позитивен. Первый раз вижу что бы комменты были только положительные. До сих пор никто не ругался. Жаловались на интерфейсы, жаловались что советует не всегда то что надо, жаловались что песни по нескольку раз играют одни и те же… но в сущности все довольны. Это хорошо.
А Кассандра вчера почти что удвоила число установок
http://www.appdata.ru/stats/app/28057
Дети хвалят, комменты строго положительные. Мелочь а приятно.
Мы сделали новое приложение – Кассандра. Приложение которым я могу гордиться.
Это музыкальный рекомендательный сервис для контакта.
http://vkontakte.ru/app1840672
Смысл его в том что бы рекомендовать музыку на основании музыкального каталога музыки собранной пользователем в его плейстах «вконтакте». Рекомендует удачно, пользователям нравится.
Однако было бы неправильно считать что Кассандра это вещь в себе. На самом деле мы конечно-же решаем задачку для «общего случая» – мы делаем универсальный рекомендательный движок который должен по идее уметь справляться с любого рода контентом. Начиная от товаров в магазине и заканчивая поиском близких по духу людей. А скорее всего не заканчивая, а напротив – начиная.
И Кассандра в данном случае лишь только пример использования, не более того.
Как это работает? Я объясню. Все на самом деле просто и сложно одновременно.
За основу взят тезис что все люди не уникальны. В том смысле что если ты слушаешь Doors и слушаешь Jethro Tull, то ты не одинок на этой земле и есть и другие люди слушающие то же самое. А дальше происходит магия. Оказывается что если другие люди которые слушают Doors и Jethro Tull в большинстве своем слушают еще и Deep Purple, то велика вероятность что Deep Purple тебе тоже есть смысл послушать…. Если тебе понравился Deep Purple все хорошо. Дальше будет Rainbow, Queen, и так далее и тому подобное. Но что если тебе Deep Purple не понравился. Как быть? Оказывается что когда мы работаем с большими выборками, то и даже самые экзотические вкусы можно удовлетворить. Надо только получше поискать.
Вот за этим «поискать получше» и скрывается главная сложность. Объем данных для обработки растет очень быстро. Шутка ли – каждый новый пользователь это в среднем 50-100 песен. Это значит что база из 10 тыс пользователей это миллион. А нам надо строить матрицу для построения выборки – стало быть миллион умножаем на миллион и радуемся. А если пользователей не 10 тыс а 10 миллионов….
Рассуждая об этих материях стало понятно что решать задачку надо в комплексе. Не делая один музыкальный рекомендатель, но сделав собственный универсальный сервис рекомендаций.
Мы делаем его и будем выкладывать потихоньку на Ariadn.com
Там еще немного не прибрано. Но почитать уже есть что.
А сейчас, после запуска Ариадны, команда программистов в отпуске и мы (те кто остался) спокойно и не спеша планируем дальнейшее развитие.
Будет интересно. Я обещаю.
|
