Появилась забавная идея новой функциональности в виде генерация личного списка рекомендаций для пользователей на основе анализа ближайших соседей (k-nearest neighbors algorithm):
1. Ищем 10 пользователей с высоким индексом совпадений по понравившимся новелам
2. Удаляем пересечения основы (список понравившегося основного пользователя) между соседями
3. Сортируем оставшееся (чего нет у пользователя в понравившемся) по релевантности (чем больше связей у книги между соседями — тем выше индекс)
Результат отдается пользователю. или же лучше добавить больше рекламы, хм
или же лучше добавить больше рекламы, хм