这是一个创建于 2728 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
这是一个基于 Bangumi.tv 220 万用户评分的动画推荐工具，算是自己在推荐系统方面的入门尝试
如题，能根据你选择的某个动画，推荐与其相似的其他动画。
相似是指「喜欢该动画的人大多也会喜欢」
比如找合适自己的老番来看之类的~
最早是今年年初在 Coursera 学吴恩达的机器学习课程时练手用的，后来发现还挺准确的。
于是花了一些时间把 Matlab 程序改成了 Python 实现，这两周继续做了网站供人查询。
- 支持移动端，包括 Chrome 和 Safari 的「添加到主屏幕」，但不支持离线使用
- 使用了一些新的浏览器特性，部分较旧浏览器可能会有兼容问题。
地址：https://search.bakery.moe/ （注：使用前请先阅读「关于」）
网站源码： https://github.com/Icemic/search.bakery.moe （欢迎 pr ）
第 1 条附言 · 2017-06-15 22:54:05 +08:00
注意看使用方法，搜索只是搜索，点进去才是推荐…
各位觉得说不准的说下搜索的是哪个动画，觉得准也在下面留个言。
特别冷门或久远的就放弃吧，样本数不够肯定不准确的，而且那时候评分人的口味也和现在人不太一样
推荐这个东西，本来就是全体概率性的，个体不准确很正常……
我抓朋友测的都说还不错…没骗人😂 我自己都觉得不准肯定不会发出来的……
各位觉得说不准的说下搜索的是哪个动画，觉得准也在下面留个言。
特别冷门或久远的就放弃吧，样本数不够肯定不准确的，而且那时候评分人的口味也和现在人不太一样
推荐这个东西，本来就是全体概率性的，个体不准确很正常……
我抓朋友测的都说还不错…没骗人😂 我自己都觉得不准肯定不会发出来的……
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rabbbit 2017-06-15 21:45:02 +08:00
https://search.bakery.moe/search/青兰圆舞曲
搜青兰圆舞曲,这给我推荐的啥玩意? |
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Icemic OP @rabbbit 只有在 Bangumi.tv 上有 rank 的才能搜到，青蓝圆舞曲 http://bgm.tv/subject_search/%E9%9D%92%E5%85%B0%E5%9C%86%E8%88%9E%E6%9B%B2?cat=2 不在榜单上，数据量过小，加入了也不会准确的……
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Icemic OP |
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whwq2012 2017-06-15 21:55:15 +08:00 via Android
你这个是按关键字推荐的吧，哪里按照兴趣了，我搜我的英雄学院，出来的都是英雄和学院相关的。
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rabbbit 2017-06-15 22:04:35 +08:00
这样啊,点进去之后没看见右上角的'关于'按钮,以为搜索作品名会直接显示推荐.
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TriiHsia 2017-06-15 22:13:09 +08:00 via iPhone
先不说操作逻辑，我感觉推荐给我的番剧，基于对原番剧的口味，并不是太感兴趣。没有看代码，所以不知道你是基于什么算法开展训练的。
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htfy96 2017-06-15 22:36:36 +08:00
楼主有数据吗？刚好最近想做点类似的东西
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Icemic OP @whwq2012 注意相似的定义，不管怎么样，给你搜索的那个动画高评分的人，确实也给推荐内容高评分了………要么就是你搜索的是很冷的番……
话说各位说不准的说下搜索的是哪个动画啊，以及，推荐这个东西，本来就是全体概率性的，个体不准确很正常……我抓朋友测的都说还不错…… |
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Icemic OP |
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cqcn1991 2017-06-15 23:02:17 +08:00
@Icemic 然后，按照我这几天看的推荐系统。。。。
基本的协同过滤，我感觉称为“相关物品”更佳，因为“推荐”不止是相似的东西。但是经典的协同貌似只能做到这个程度。 典型的应用场景就是 Amazon 的相关商品 我们对推荐系统，其实很看重 serendipity，完全是另外一个 measure 了 |
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grzhan 2017-06-15 23:42:09 +08:00
感觉挺不错的。
不准的话 搜了下“永生之酒”，觉得相关的应该会出现“无头骑士异闻录”，没有出现，返回最相关的是 JOJO 搜了下“剑风传奇”，觉得相关的应该会出现“大剑”，没有出现，返回最相关的是 Dimension W 搜了下“白箱”，觉得相关的应该会出现这季的“樱花任务”，或者 “ New Game ” 这样的职场番，没有出现，返回最相关的是蜂蜜与四叶草 不知道作者说的比较准确的例子有哪些，也想看一下。 |
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AstroProfundis 2017-06-15 23:46:52 +08:00
居然没有茶话会联动贴？
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sinker 2017-06-15 23:47:52 +08:00 via iPhone
@AstroProfundis 这不科学
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grzhan 2017-06-15 23:49:34 +08:00
看到回复说用的算法说是“协同过滤”
如此的话，相似的作品是指 [受众类似的作品] ，而非 [风格类似的作品] ？ 这样来看算法还是有一定效果的。 |
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AstroProfundis 2017-06-15 23:51:05 +08:00
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Icemic OP @cqcn1991
协同过滤分为基于物品和基于用户两种，但这个哪个都不属于……硬要说的话大概是基于物品更多一点 而且我并没有真的想以推荐系统为目标，我就是要一个给我推荐我会感兴趣的东西。这个东西就是因为 X 对 A 评分高，对 B 评分也高，那么我对 A 评分高，则对 B 也可能评分高，这样一个单纯的逻辑。在物品足够多的时候，足以体现一个人的喜好特征，反过来物品也是一样。 除此之外，也并没有更多的数据能够实现你说的更复杂的系统…… 土木没问题…就是那个意思。 @grzhan 说明大家的兴趣可能并不想我们想的那样。我举几个例子： 1. 黄金拼图。萝莉番，相似推荐包括点兔在内，基本都是萝莉番…这个经过我某个点兔难民朋友验证了 2. 系列性质的：空之境界、柯南剧场版、大雄剧场版。空之境界极为密集，后两个只有年代相近的才会推荐，这是人群特征决定的。（慢慢的都会脱宅……） 3. 一个特别的例子：fate 系列，fsn 两部 tv 和一部剧场版特别接近，但 fz 却离他们很远………还记得当初 fz 出来的时候两极分化的评价吗？这也是人群的问题 4. 自新世界，绝园的暴风雨，psycho pass，三个知名的反乌托邦，互相直接有微弱的联系，但排名不是很靠前 5. 嗯……里番…………反正你搜索一个试试就知道了 6. 缘之空，日在校园，公主恋人，euphoria ……嗯……老司机经常和在一起骗萌新的几个 7. 凉宫春日系列。作为时代的眼泪，推荐的只有那个年代的著名日常 /恋爱番，和新人已经不看凉宫的悲伤事实吻合……… 8. 星际牛仔。bgm 排名第一，相似推荐和 bgm 榜单几乎一样……大概是马太效应…… 9. 天空之城。全部宫崎骏或吉卜力工作室 也有我比较疑惑的： new game，几乎和点兔是一类的……难道是社畜多萝莉控？ 你会发现我举的都是最近的热门动画或经典动画，因为这些数据量足。而不足的那些，则有很强的当时年代的烙印，很多人觉得「不准」就来自于此。 另一方面，推荐不能只看排名，封面上还有一个相似度呢……基本上低于 80%就可以认为缺少联系，高于 90%一般比较靠谱。有的推荐就算是排名第一的那个，也只有 80+%的相似度，说明这个动画本身就是比较独一无二的，没有与其特别近似的。也就无法强求相似的推荐了。 大概就是这些，大家可以补充，其实我觉得思考这里面的联系还是蛮有意思的。 @grzhan 对的，是受众类似。 |
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ks3825 2017-06-16 01:22:51 +08:00 via Android
最近在看 KILL la KILL，是一部燃到掉渣的作品，就搜了一下
本来以为必定会出现天元突破的，结果力荐马男波杰克两季和降世神通两季…而且大多相似度都在 90%以上…我的内心是崩溃的 双斩少女有那么像美漫么。推荐了鲁邦三世，还是说我已经老了………… |
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kslr 2017-06-16 01:28:29 +08:00
Ublock 默认把 body 给全屏蔽了。。。
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kslr 2017-06-16 01:30:46 +08:00
楼主你的依赖这么多，是怎么做到 index.js 这么小的？
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Yinz 2017-06-16 01:38:29 +08:00
试了一下，感觉还是很不错的。
另外可能是因为协同过滤的原因，如果搜的是非常热门的番，推荐出来的也是另外一些非常热门的番（小圆->物语系列）。有种不知道怎么说的感觉，虽然确实热门番喜欢的可能性更大，但是这两个番相似度不高的话，可能并不适合拿来作为推荐？这样看来是不是基于内容的推荐会更适合『番剧推荐』这样的应用场景呢？ 最近正好也在寻找一些能够练手的推荐系统项目，不知能不能拿到楼主的数据，就不用我自己爬了 :D |
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zhucelws 2017-06-16 08:27:09 +08:00  1
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Rice 2017-06-16 08:31:56 +08:00
发现推荐的结果好像都是和这个番相近时期的动画。
老番会推荐老番，新番就推荐新番。 斩服少女的推荐里没天元突破，估计是天元突破太老了，而且看的已经不是同一批人了？ |
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Explorare 2017-06-16 08:39:29 +08:00 3
建议加强对里番内容的训练，能分辨各种种族、PLAY 和流派（比如时间静止、恶堕等），谢谢。
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levywang 2017-06-16 09:03:00 +08:00 via Android
搜希德尼娅的骑士，推荐的全是有骑士的番，你这是关键字推送吧🙄
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momocraft 2017-06-16 09:34:12 +08:00
可以发去茶话会 (bgm38)
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fireattack 2017-06-16 09:39:07 +08:00
应该去 bgm 发一份吧
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Tunar 2017-06-16 09:41:01 +08:00 via Android
交响诗篇=交响情人梦。。。？
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Tunar 2017-06-16 09:43:23 +08:00 via Android
看差了，sorry
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fireattack 2017-06-16 09:45:50 +08:00
为啥只有“准确”的反馈没有“不准确”？
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Icemic OP |
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nicoljiang 2017-06-16 10:28:26 +08:00
本来打了好多字，后来想还是算了。。。无非是想说，这么简单的计算根本算不上机器学习，顶多一个统计而已。
最近 V2 聚集了越来越多的动漫二次元党，优点是对很多事都会很认真，甚至较真。但是对很多东西认知特别浅就把东西发出来秀，然后普遍玻璃心、易怒，虽然完全不知道是男是女，但看起来好像都是 LOLI 的样子。 |
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geew 2017-06-16 10:47:52 +08:00
 这相似度怎么算的  |
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Icemic OP |
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denghongcai 2017-06-16 11:06:50 +08:00
 这…… |
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SoulGem 2017-06-16 11:09:17 +08:00
打不开啊
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Icemic OP @denghongcai
这是搜索………… 你们要是都既不看说明也不看评论就用，那我也没办法…… @geew 就是那个 @SoulGem 服务器在东京，所以上海电信之类的用户我也没办法 orz 用代理什么的吧…… |
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Icemic OP @geew
低啊……基本上低于 80%就可以认为缺少联系，高于 90%一般比较靠谱。有的推荐就算是排名第一的那个，也只有 80+%的相似度，说明这个动画本身就是比较独一无二的，没有与其特别近似的。也就无法强求相似的推荐了。 |
相似度百分之八十还低.... 额 |
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Spoter 2017-06-16 12:13:46 +08:00
那叫动漫谢谢。妈蛋，我还以为是动效推荐呢
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shanks 2017-06-16 12:38:14 +08:00
这个相似度不太行。。。搜进击的巨人，出来了四月谎言。。
还是豆瓣推荐比较靠谱。。 寄生兽，东京啃种，心理测量者。。 |
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Yinz 2017-06-16 13:27:32 +08:00
看起来楼主并不想理我 :(
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ryd994 2017-06-16 13:52:13 +08:00
希德尼亚的结果不算差，拉到下面开始混入当季热门
我觉得楼上有问题的主要是因为那几个都是当季的大热门，其实很多人都看过。 没有很好的区分“喜欢”的联系和“随便追个番 / 吃快餐”的联系 希望能基于多个番综合推荐： 用户添加若干自己喜欢的番，综合根据这些番来推荐 @levywang https://search.bakery.moe/item/77476 不是吧 |
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ryd994 2017-06-16 14:02:52 +08:00
@ks3825 Kill la Kill 这个老美真的很喜欢。特点：燃，动作流畅，没剧情。这整个一典型美漫。
我是没什么感觉，被同学安利了去看了。也就 Blumenkranz 比较喜欢。 |
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skylancer 2017-06-16 14:22:25 +08:00
看到这帖，我才想起来好多年没登录过 bgm 了..
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ss0xt 2017-06-16 17:31:05 +08:00
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scgy5555 2017-06-16 18:23:52 +08:00
看来这个世界上又多了 220 万蠢货
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Icemic OP |
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Yinz 2017-06-16 20:03:35 +08:00
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frittle 2017-06-16 20:33:50 +08:00
只试了《斗牌传说》，个人觉得推荐的都不怎么相似，尤其无法理解为啥推荐列表里《大魔法峠》是相似度最高的。
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ryd994 2017-06-16 23:07:55 +08:00 via Android
@Icemic 这么多人用错说明你 UI 设计有问题
根据关键词的结果不要说“查询结果”，建议改成“找到多个重名番组”之类的 |
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ss0xt 2017-06-17 10:48:17 +08:00
@Icemic #65 我发个搜索的链接怎么了？有问题吗？也没说你这是推荐后的结果啊，别扯到没看说明什么的，我又没说你这推荐不行，或者其他什么，别动不动就你们这类人你们这类人，zz
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Icemic OP |
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8qwe24657913 2017-06-21 22:19:06 +08:00
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Icemic OP @8qwe24657913 收到，因为目前还未播放完，bgm 上没有具体的集数数据。另外搜索当季新番是完全不准的，因为大部分人都还没有评分 w
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