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.
Last.fm предлагает только режим простого поиска. В то же время здесь работает весьма совершенная система автодополнения запроса. В выпадающем меню, которое открывается при начале ввода ключевых слов, предлагаемые варианты сгруппированы в разделы Исполнители, Альбомы и Композиции. В результате данное меню можно рассматривать как своеобразный фильтр, позволяющий быстро найти нужный вариант (рис. 5.4).
Рис. 5.4. Поиск похожих исполнителей в Last.fm
Замечательная возможность Lasf.fm – создание на основе предлагаемых рекомендаций собственной онлайновой радиостанции и прослушивание в потоковом режиме музыки, подбираемой исходя из ваших личных вкусов.
Jinni – это специализированный рекомендательный сервис, сфера деятельности которого – кино Jinni состоит из двух основных частей: рекомендательной системы и поисковика.
Работа с системой начинается заполнением пользовательского профиля, в котором предлагается указать свои кинематографические вкусы, для чего служат два списка характеристик. Первый список содержит перечень основных жанров. Пользователь может отметить те из них, которые ему нравятся или, наоборот, вызывают неприязнь. В принципе, такие перечни предлагаются на большей части других рекомендательных сервисов. Второй список гораздо оригинальней – здесь собрано около двух десятков наиболее расхожих сюжетов современного кинематографа. Среди них – дружба, расследования, отцы и дети, легенды и мифы, столкновения культур. Здесь также предлагаются все те же опции «нравится – не нравится».
Следующий шаг в заполнении профиля рекомендаций не менее оригинален – это выбор зрительского амплуа. Предлагается дюжина вариантов, среди которых можно встретить «героя» и «индивидуалиста», «стратега» и «бунтаря» и даже загадочного «любителя альтернативной реальности». Выбрав свое амплуа, пользователь получает список фильмов, которые предлагается оценить по десятибалльной шкале. Приятно, что в стартовом пуле фильмов присутствуют как недавние блокбастеры, так и классика. После заполнения первоначального профиля, или, как его еще называют разработчики Jinni, «генома», можно воспользоваться рекомендациями (рис. 5.5).
Рис. 5.5. Страница генерации профиля-генома на сервисе Jinni
На основе анализа персонального профиля-генома генерируется оригинальный инструмент Jinni – персональный скетч фильмов (Movie Personality Sketch). Выглядит он как блок, содержащий облако тегов и графических миниатюр фильмов. Это своеобразная модель вкусов пользователя, составленная с помощью алгоритмов Jinni. Разработчики проекта уверяют, что эта модель максимально индивидуальна и двух одинаковых скетчей у пользователей проекта быть не может. Щелчки на тегах и миниатюрах инициируют поиск подобных картин. Таким образом, свой скетч можно не только демонстрировать другим, но и применять в качестве инструмента поиска новых для вас произведений.
Рекомендации для каждого пользователя рассчитываются ежедневно. Результаты можно увидеть, просто зайдя на сайт под своим именем: рекомендации будут выведены в виде коллажа на стартовой странице Jinni.
Не чужды Jinni и популярные в современной. Сети социальные инструменты. Заполнив свой профиль, можно попытаться найти людей со схожими вкусами. Для этого предназначен инструмент Match-o-mat. Зайдя в публичный профиль любого пользователя и вызвав этот инструмент, можно получить детальный анализ схожести ваших вкусов. Причем степень этой схожести выражается не только в абстрактных баллах или процентах, но и в виде краткого текста, который сообщит, в чем именно вкусы совпадают и в чем различаются. Все это сопровождается панелью с перечнем фильмов, которые, вероятно, понравятся обоим пользователям.
В роли поисковика система Jinni способна работать в двух режимах: просмотра каталога и собственно свободного поиска по запросу. «Каталожная» часть реализована в виде боковой панели, на которой находятся ссылки на отдельные разделы архива Jinni. Всего выделены семь признаков, среди которых поиск по жанру, сценарию, отраженному в фильме историческому периоду, настроению, предполагаемой аудитории и даже попавшим в кадр достопримечательностям. Однако боковая панель, скорее всего, способна быть лишь вспомогательным средством навигации.
По центру окна браузера располагается коллаж из отдельных кадров фильмов каждого раздела, щелкая на которых можно переходить в соответствующие тематические разделы Каждая миниатюра сопровождается текстовым комментарием, рассказывающим о фильмах выбранного раздела Данный коллаж является центральным элементом пользовательского интерфейса Jinni и заменяет на данном сервисе традиционный текстовый список результатов.
При наведении указателя мыши на миниатюру всплывает окошко, которое содержит рейтинговую шкалу, краткую аннотацию к фильму, кнопки добавления картины в персональные списки пользователя и ссылки на страницу онлайнового просмотра фильма, если он доступен на сайтах партнеров Jinni (Netflix, Amazon, iTunes) или же магазина, торгующего дисками. Организация миниатюр в коллаже выполнена по образу облака тегов. Размер каждой миниатюры заменяет нумерацию позиций в обычном списке результатов. По умолчанию размеры миниатюр определяются релевантностью конкретного фильма поисковому запросу (рис. 5.6). При необходимости можно изменить способ сортировки. Доступные варианты – даты выхода фильмов, средний пользовательский рейтинг и продолжительность фильма.
Рис. 5.6. Визуальные результаты поиска в системе Jinni
На странице результатов поиска, кроме центрального коллажа, присутствуют и дополнительные средства фильтрации результатов, собранные на панели Story Tuners. Включив их, мы получаем в свое распоряжение четыре ползунка, с помощью которых можно оценить степень реализма фильма, его настроение (легкое или серьезное), динамичность сюжета, а также степень известности картины. Последняя возможность хороша для знакомства с пропущенными по каким-либо причинам фильмами интересующего вас направления.
Поиск по прямому запросу в Jinni действует только в простом режиме: рядом со строкой запроса есть только одна пара переключателей, которая четко ограничивает сферу поиска названиями фильмов или же их описаниями. Поскольку в Jinni индексируется довольно много характеристик фильмов, искать можно не только по таким формальным признакам, но и по настроению фильма или особенностям сюжета. По мере набора текста система выводит подсказки, причем они содержат ссылки сразу двух категорий: по названиям фильмов, именам актеров и режиссеров, а также ключевым словам. Рядом с поисковыми предложениями в скобках уточняется, к какой категории проиндексированной информации они относятся.
Преимущество Jinni – качественная и глубокая индексация фильмов по множеству характеристик. Обратная сторона такого подхода – повышенные трудозатраты на индексирование. Дело в том, что данный процесс полностью взяла на себя команда Jinni. Пользователи проекта могут только предлагать включить в базу тот или иной фильм, участия в его описании они не принимают. Это сознательная позиция разработчиков Jinni, призванная гарантировать качество индексирования. В то же время нетрудно предсказать и недостатки такой системы. Подавляющее большинство фильмов в базе – американские. Европа представлена с большим отставанием, а фильмы из остальных регионов земного шара – это, скорее, отдельные вкрапления в общей мозаике. Таким образом, если вы являетесь любителем западного кино и англоязычный интерфейс вас не смущает, Jinni станет для вас прекрасным инструментом тематического поиска. В других же случаях целесообразней воспользоваться иными сервисами.
