Обсуждение Интеллектуальные рекомендации на основе истории просмотров

[DLEMod]

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
------------------------

 

[DLEMod]

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

 

[Nimad]

То есть можно настроить персональные рекомендации, например в профиле пользователя, и тогда он будет искать только те фильмы, которые у меня отмечены в избранном?

 

[Nimad]

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).
  

 

[DLEMod]

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).

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