怎么快速简洁找到喜欢的网络小说?(下)

上期介绍了一些传统的找书方法,结尾搞了个交换书单的小活动,也不知道书友们有没有通过书单交换淘到好书……如果不知道的,可以去历史消息看前一篇文章,末尾我们搞了个书单交换的活动,有十多个书友分享了自己的书单,还真别说,发现好几本没看过的。之后准备去瞅瞅。

怎么快速简洁找到喜欢的网络小说?(下)

老实说,前面的这些找书手段各有各的长处,但都有各种限制条件,有些操作还比较复杂……使用门槛较高。那除了这些传统的方法,就没有更简单有效的手段了么?答案是:有的。

使用一些工具帮助我们找书,效率提高飞速!

先来看个例子,许多微信上找我帮忙推荐小说的朋友,往往会有一段描述,比如像这样的:

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看出规律了么?书友们的目的其实非常明确,看过一本好书,比如第一个童鞋的《亮剑》,第二个童鞋的《轮回乐园》,第三个童鞋的《晚明》,都是想找跟这本书类似的书。换言之,我们需要的是一个相似书查找的功能

简单来说,就是只要有一本看过的书,那么就能根据这本书,找到一连串的相似的书,如果有这种工具,简直不要太好用!

那么有这样子功能有么?

答案是:

有的!


 现在都大数据时代了,这种相似书籍推荐都没有,岂不是太瞧不起各大网文平台的算法工程师了……事实上,绝大部分的小说平台都有这种叫做“看本书的书友还爱看”的功能!这就是今天我想推荐使用的功能,不过想要用好这个功能需要一些技巧和辨析,请耐心往下看哈……(后面有的地方我会称之为相似书籍推荐,但都是指书友还爱看这个功能)

有的朋友看到这里要反驳我了,我又不是没用过,那做得跟狗屎一样的东西,能用吗?骗骗小白吧,我才不做小白鼠呢……

我想说的是,先不要忙着一票否决,不要一杆子打翻一船人啊,给别人一个机会,也给自己一个机会!一个离书荒稍远一点的机会……

确实,每当我们说到这类算法推荐的时候,可能除了网易云音乐的每日推荐广受好评,绝大多数都是负面的例子,一个广为人知的尴尬例子是这样的:

腾讯是不是有病,非得给我推荐好友,那么多共同好友,为啥我俩不是好友,你心里没点b数吗

确实,有些人一听这种算法推荐,要么有很高的期待,结果期待过高,从此再不相信爱情……要么完全不信任,不愿意尝试新手段……而有些朋友则是使用方法不当,得不到好的结果。

总得来说,想要用好这些功能,可能是需要一些小技巧的。

首先要调整心理预期,要明白,这个东西就是个工具,跟排行榜,书单一样,算法不是万能的,算法推荐并不一定都真正靠谱,很多时候都傻得可爱,所以无论它推荐的是什么,都不能无条件的就相信,需要你做最后的过滤。

简单来说,算法推荐仅仅是

将大海捞针的过程,变成了碗里捞针的过程

最后捞针的过程是逃不掉的。

在使用这类功能的时候,很有可能会遇到腾讯这种尴尬场景,但这并不意味着这些推荐是没用的。只要你做好最后的判断,将会极大的缩短你的找书时间,提高找书的效率。

很多朋友之所以愿意来公众号向我求书,而不是直接去用这些平台提供的功能,有可能是不知道很多网文平台提供这个功能,但我相信,更多的朋友可能是被某些无良平台坑怕了!

不错,网文行业内,很多平台都有这个功能,但绝大多数平台做得非常敷衍,可以说是毫无使用价值,一看就知道是骗用户去点击的。明明是编辑强推,却说成是相似书籍推荐,真当书友们是傻子呀……可以说是非常可恶了,书友在使用过程一定要慎重,小心被骗

目前,就我,见过,用过,且还有一定参考价值的,有三家平台,

QQ阅读(起点读书),

宜搜,

追书神器

想一想也是,要把“看本书的书友还爱看”这个功能做好,需要一定的用户数量和书库书籍量,还要拿到用户点击收藏订阅等相关信息。这么一算,能够有资格去做,且有能力做好的,有且仅有这几家大平台,做原创的阅文系,掌阅系,书旗(阿里文学),纵横,17k,第三方分发的咪咕,宜搜,追书神器这几家。不过感觉有用心去打磨过的,可能就是我上面提到的这三家,其它几家我就不举例了,基本不具备参考价值。

那么到底哪家的相似书籍推荐比较好用呢?

相似书籍推荐功能,基本各大app都有,功能入口普遍是放在书籍详情页的最下方或者阅读页的尾页。一般功能取名叫“书友还看过”或者“猜你喜欢”之类的,一定不要和那个所谓的“同类热门书”混淆了,那个功能毫无价值,是平台用来增加新人新书曝光用的。

我就默认大家都知道怎么找到一本书的书籍详情页啊……

起点的“看本书的书友还爱看”放在书籍详情页下方,更偏向同分类书推荐,感觉算法一直在调整,时好时坏,似乎在有意多给新书暴露的机会。对了,那个所谓的百分之七八十用户也读过,一看就是假的,好想吐槽……不过有个好,就是可以用来查找一些相似的新书,不过具体效果嘛……就仁者见仁智者见智啦……

QQ阅读的“看本书的书友还爱看”同样放在书籍详情页最下方,名字叫做“书友还读过”,上面还有个“同类热门书”,一定看清楚了,我讨论的功能是“书友还读过”,千万不要找错了!“书友还读过”才有参考价值,“同类热门书”是用来推广增加冷门书曝光用的。另外提一句,虽然起点读书和QQ阅读是同一家,但推荐效果差远了……这个问题,等下举例说明!

宜搜的“看本书的书友还爱看”也在书籍详情页下方,有的时候很好用,但差的时候,下限也惊人,有些时候没结果,感觉比较糙,有待优化,总的来说,在追书和QQ阅读都没有推荐或者效果一般的情况下,可参考。

追书神器的“看本书的书友还爱看”同样在书籍详情页下方和阅读页尾页,名字蛮高冷的,叫“你可能会喜欢”,别看名字不怎么样,但效果好,功能比较稳定,相对来说,可用性最好。

宜搜和追书还有个起点没有的优势,那就是宜搜和追书的书比较全,在推荐的时候,推荐范围更广,适配度更高!

所以找书的时候,我一般用追书神器,如果是阅文系的书,会参考下QQ阅读的推荐效果,如果两者都没有,我就用宜搜,试一试手气。起点读书很少用。

下面举几个例子,大家就知道各家推荐的差距了。

知乎平台最有名的网文,应该是《临高启明》,我们就用临高启明来举例。

先看起点主站的推荐:

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一本群穿都没有……你敢说这是起点读者的水准?

再看QQ阅读:

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效果明显优于起点,前两本都是群穿文,明明是一家,怎么差距这么大呢?

宜搜的:

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下面那几本限免应该是混进去的编辑推荐,第一本《穿越1630之崛起南美》也是本小众的群穿文,其它两本也是历史,前三本还算靠谱,点击更多进去,翻几下,也还能找到茶头的《远东1628》这本群穿。

最后我们来看看追书神器的:

怎么快速简洁找到喜欢的网络小说?(下)

简直是泥石流里的一股清流啊,可以说是非常精准了……

《迷失在一六二九》是和临高启明同属临高三屠之一的群穿文,

《1627崛起南海》模仿临高的山寨作品,

《穿越1630之崛起南美》民族主义,军国主义的群穿文,

《新世界1620》群穿作品中质量前三的作品,不过不同于民族主义,这本书更偏向自由主义,

《宰执天下》最优秀的历史文之一,不过不是群穿了,

《大穿越时代》老老王出品,谁看谁知道了……

单就这一个推荐结果来看,吊打起点和宜搜,无压力啊……总的来说,QQ阅读的推荐和追书神器的推荐相差仿佛,点击更多来看的话,追书神器的选择更多,有20本,QQ阅读9本。算追书神器小胜一筹吧。

一本书可能是意外,我们再多举几个例子吧……

《修真四万年》,知乎最知名的网文之一了。

看起点的:

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QQ阅读:

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宜搜的(好朴素……):

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最后看追书的:

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从这个例子来看,追书神器和QQ阅读明显强于起点宜搜这两者,至于谁强谁弱,就仁者见仁智者见智了,不过从书籍特征来看,QQ阅读的推荐更加大众化,追书神器的推荐有更强的小众书挖掘能力。

本来想用窃明来举例的,然后尴尬的发现,起点,QQ阅读没有窃明,宜搜的窃明没有个性化推荐内容,只有追书神器有这书,所以我找个了晚明来对比。

先看起点的:

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基本上和明末的有关系,但也仅仅是有关系。

看QQ阅读:

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效果明显有于起点,相信有一定阅历书虫一眼就能看出高低了……基本没啥可比性……纯粹的碾压……

再看宜搜的(这次我点击更多的推荐内页):

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比起点的那个推荐稍微强点吧。

最后来个追书神器的:

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从追书神器和QQ阅读的推荐结果来看,基本碾压了另外两个平台的推荐效果。

而且非常有趣的事情是,QQ阅读的推荐结果和追书神器的推荐结果很多时候高度类似,这可能是因为,对一个固定问题的求解,最优解可能是唯一的……因为算法都在趋近最优解,所以体现出了高度的一致性!

其实从我个人的使用体验来说,至少网文的相似书籍推荐这一块的效果来看,追书是普遍强于业界水准的。

另外,QQ阅读的推荐表现也不算差,应该说是比较有竞争力,有一定的参考价值,看阅文系书的时候可以试一试,现在的问题在于QQ里面缺乏非阅文系的优秀作品,比如《窃明》《重生之出人头地》《大地产商》之类的好书。

宜搜则用在追书和QQ都没有的时候,可以试一试,没准儿来个惊喜。

宜搜在这次测试里面看起来有点运气不好,但其实这跟它自己的算法稳定性也是有关的,虽然起点主站在这次测试对比中垫底,但我想再次强调一下,即便是这样的起点也是强于那些我提都没提的平台的……那些垃圾得我根本懒得拿出来做对比了……

原本我对出了网易云音乐的网易的云阅读抱有期望,结果这丫居然根本就没做……掌阅和书旗按说也是有能力做好的,可惜也很一般,基本不堪一用。就是我上面说的那种懒得拿出来的水平……尤其是书旗,得点名批评,男性向的书,推荐些女生作品,这是神经病吗?感觉把这个位置简单的当成曝光位了……


本来还想聊点个人使用技巧的,但想想还是算了,自己去发掘功能,更能带来惊喜和乐趣……

最后,我们聊点题外话,聊聊我为什么认同这个东西,从算法层面上,举例解释下为什么我建议大家去用“看本书的书友还爱看”这个功能……这个东西听起来高大上,但本质上就是我们很熟悉的东西,看了,你就懂了……

有找书经验的书友,往往这么找过书,问问身边爱好网文的朋友,看他们最近看什么书,让朋友帮忙来推荐,虽然能找到一些书,但因为个人口味之间的差异,这样找书的准确度往往不会太高,除非恰好你身边存在跟你口味相同,还善于找书的朋友。

经验丰富一些的书友则会精明一些,不会是个人就问,而有选择的问那几个跟自己口味相似的朋友的意见,而现实中圈子小,朋友间口味相同的几率不会太高,所以要找到这样的朋友很难,往往只能在论坛微博微信等社交软件上遇到,其实即便是这些社交软件上也很难找到口味相同的书友。

不过天无绝人之路,如果你喜欢一本书,那么在这本你喜爱书籍的书评区里会有很多同好者存在,因为这里的书友都喜欢这本书,比较容易找到同好者,同好者之间只需要互相交换书单,就能很方便的找到自己没注意到,但却很适合自己的书!

龙空推读优书之所以能吸引这么多老书虫,不就是因为这里更容易聚拢有相似口味的老书虫么?

算法工程师们从这类场景得到启发,发明了一个叫协同过滤的算法,这种算法利用兴趣相投的用户群体的喜好来推荐用户感兴趣的内容。

简单来说,算法将我们寻找相同口味用户的过程,用机器自动化了,在这个过程中,机器自动对比我们的阅读书单,看看有哪些书是你有,我没有,最后总结出这个群体可能感兴趣的书。

这个功能的名字简单明了,一目了然,就是:“看本书的书友还爱看”。

说白了,这个功能就是将我们之前传统有效的手工的找书方法,系统化,自动化,当然比我们自己傻乎乎的手工操作强得多,至于效果的好坏,就跟具体的算法实现和数据建模有关系了,但这个思路是老书虫找书验证过的思路,无疑是很有效的。

我之前的找书推书逻辑其实正是基于此的,所以当我第一次看到这个功能的时候,真是惊喜莫名……你们也可以去试试……

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