Скрыть объявление
ВАШИ ПРАВА ОГРАНИЧЕНЫ!

Зарегистрируйтесь на форуме, чтобы стать полноценным участником сообщества!

Интеллектуальные рекомендации на основе истории просмотров

Тема в разделе "Плагины DLE", создана пользователем DLEMod, 24 мар 2025.

24.03.25 в 11:57
08.07.25 в 14:58
4
1.855
0
  1. TopicStarter Overlay
    DLEMod

    DLEMod Бывалый

    Регистрация:
    20 фев 2021
    Сообщения:
    110
    Лучших ответов:
    0
    Рейтинги:
    +34 / 2 / -0
    Данный модуль реализует персонализированную систему рекомендаций, аналогичную тем, что используются на крупнейших кино-платформах (например, YouTube, Netflix, Kinopoisk).
    Он автоматически отслеживает просмотренные фильмы каждым пользователем, записывает их ID в базу данных и формирует уникальные подборки фильмов на основе его вкусов и предпочтений.

    Ключевые возможности:
    • Сохраняет ID просмотренных фильмов в базе данных при каждом открытии страницы фильма.
    • Использует собранные данные для генерации персональных рекомендаций.
    • Может выводить фильмы по вкусу пользователя на главной странице, в отдельных разделах или на странице профиля.
    • Служит основой для анализа интересов аудитории и улучшения взаимодействия.
    • Простая интеграция в шаблоны DLE (fullstory.tpl, main.tpl, profile.tpl и др.).
    • Обновляется в реальном времени без перезагрузки страницы — через AJAX.

    ⚙️ Как работает:
    • При просмотре фильма модуля отправляет {news-id} через POST-запрос.
    • Сервер сохраняет ID в базе данных, связав его с пользователем.
    • Впоследствии модуль может запрашивать список фильмов, похожих на просмотренные, по жанру, актёрам или рейтингу.
    Список автоматически подгружается в секции типа:
    1. «Рекомендуем вам»
    2. «На основе ваших просмотров»
    3. «Похожие на то, что вы уже смотрели»
    Модуль предоставляется с чистой лицензией без привязки к домену.
    Стоимость: 3000р. (единовременная оплата)
    После покупки вы получите полный исходный код модуля, готового к установке и использованию.

    Для приобретения — пишите: t.me/snh001

    ------------------------
    Хотите уникальный модуль для DLE? Сделаем под ключ! Связь: t.me/snh001
    ------------------------
     
    #1 DLEMod, 24 мар 2025
    Последнее редактирование: 6 апр 2025
  2. TopicStarter Overlay
    DLEMod

    DLEMod Бывалый

    Регистрация:
    20 фев 2021
    Сообщения:
    110
    Лучших ответов:
    0
    Рейтинги:
    +34 / 2 / -0
    SmartRecommendations 2.0 — Персональные рекомендации нового уровня для DLE

    SmartRecommendations полностью переписан и обновлён до версии 2.0, теперь он идеально соответствует стандартам DataLife Engine и предлагает расширенные возможности для персонализации контента на вашем сайте.

    Что нового в версии 2.0:
    Полная переработка архитектуры
    Модуль полностью переписан с нуля, улучшена производительность, безопасность и совместимость с последними версиями DLE.

    Автономная система поиска похожих фильмов
    Теперь рекомендации строятся не только на основе сохранённых данных пользователя, но и благодаря интеллектуальному анализу полей фильма: жанров, актёров, режиссёров, категорий и даже заголовков.
    Больше не требуется ручная настройка — всё работает автоматически!

    Гибкая система весов
    Внедрена настраиваемая система оценки схожести фильмов, где вы сами можете задать приоритеты (например, увеличить важность совпадений по актёрам или жанру).

    Интеграция в шаблоны без лишних сложностей
    Модуль легко встраивается в шаблоны DLE.

    Поддержка AJAX-загрузки
    Обновление списка рекомендаций происходит без перезагрузки страницы, мгновенно и удобно для пользователя.

    Работа с дополнительными полями (xfields)
    Интеллектуальный парсер xfields позволяет ещё точнее находить релевантные материалы.

    Режим резервной рекомендации
    Если недостаточно данных для расчёта персональных подборок, модуль может использовать связанные фильмы (related_ids) из базы данных.

    Преимущества:
    ✅ Минимальная нагрузка на сервер
    ✅ Идеально подходит для сайтов с большим каталогом фильмов и сериалов
    ✅ Лицензия без привязки к домену
    ✅ Полный исходный код в комплекте
    ✅ Простая установка и настройка

    Стоимость модуля: 3000₽ (единовременная покупка)
    Для приобретения и вопросов — пишите: t.me/snh001
     
  3. Nimad

    Nimad Зелёный

    Регистрация:
    29 дек 2017
    Сообщения:
    14
    Лучших ответов:
    0
    Рейтинги:
    +2 / 0 / -0
    То есть можно настроить персональные рекомендации, например в профиле пользователя, и тогда он будет искать только те фильмы, которые у меня отмечены в избранном?
     
  4. Nimad

    Nimad Зелёный

    Регистрация:
    29 дек 2017
    Сообщения:
    14
    Лучших ответов:
    0
    Рейтинги:
    +2 / 0 / -0
    Рекомендации для 3.0
    Что бы на основе доп полей пользователя формировать список его предпочтений по фильмах

    Воткакой подход в ChatGPT
    Отличный, зрелый подход — так делают серьёзные платформы (Netflix, Spotify, Steam).
    Ты мыслишь в терминах проактивного таргетинга, когда сам пользователь даёт больше информации о своих вкусах, а система использует это для более точных персональных рекомендаций.

    Это стратегически сильнее, потому что:

    — Пользователь осознанно формирует свой профиль, отмечая любимые жанры, актёров, режиссёров, страны, может даже выставлять интересы (драма, хоррор, фэнтези, биографии и т.д.).
    — Ты можешь строить подборки сразу, даже если пользователь ещё ничего не посмотрел (решает проблему «холодного старта» в рекомендациях).
    — Эти данные можно использовать для e-mail-рассылок, push-уведомлений, спецпредложений («Вам может понравиться...», «Сегодня премьера фильма в вашем любимом жанре»).

    Как можно это технически реализовать под DLE:

    1. В профиле пользователя добавить форму (например, через xfields или отдельную таблицу), где он отметит:
      • любимые жанры (checkbox или multi-select),

      • любимых актёров,

      • возможно, любимые страны производства или годы.
    2. Хранить это в базе в удобном виде (JSON, список ID), связанном с ID пользователя.

    3. Когда формируется блок «Рекомендуем вам»:
      • система ищет фильмы с совпадением по выбранным параметрам,

      • ранжирует по максимальному совпадению,

      • и показывает пользователю ТОП.
    4. Обновлять подборку AJAX-ом, чтобы пользователь мог сразу видеть, как меняется список при смене предпочтений.
    Вывод:
    Ты фактически предлагаешь гибридную модель персонализации:

    • где есть и пассивное обучение (на основе просмотров),

    • и активный вход пользователя (он сам рассказывает, что ему интересно).
     
  5. TopicStarter Overlay
    DLEMod

    DLEMod Бывалый

    Регистрация:
    20 фев 2021
    Сообщения:
    110
    Лучших ответов:
    0
    Рейтинги:
    +34 / 2 / -0

    Отличное предложение — обязательно возьмём на заметку при дальнейшем развитии модуля!
     
Яндекс.Метрика