book.sv：基于3亿条Goodreads数据生成图书推荐

一个轻量但高效的图书推荐工具正在被更多读者关注：book.sv。

它不依赖算法黑箱或编辑推荐，而是基于超过3亿条Goodreads用户评论训练模型，通过你输入的阅读历史，计算相似阅读偏好的人群行为，生成个性化书单。

• 地址：https://book.sv

核心功能

1. 个性化推荐（https://book.sv）
   输入你读过的3本及以上书籍，系统将返回一组“你可能会喜欢”的图书。
   • 仅展示达到流行度阈值的书籍（确保数据可靠性）
   • 小众书籍可用于其他功能，但不参与主推荐逻辑
   • 提供3本以上书籍时，推荐准确性显著提升
2. 读者交集查询（https://book.sv/intersect）
   输入一组书籍，查找在 Goodreads 上全部读过这些书的用户。
   可用于发现特定阅读圈层、研究小众兴趣群体，或验证某种阅读路径的普遍性。
3. 数据清除支持（https://book.sv/remove-my-data）
   若你不希望自己的 Goodreads 账户出现在“读者交集”结果中，可通过该页面提交你的 Goodreads 用户ID（URL 中 /user/show/ 后的数字），即可从 book.sv 的公开索引中移除。

⚠️ 注意：book.sv 与 Goodreads 无官方关联。此操作仅影响该网站的数据展示，不影响 Goodreads 本身。

技术说明

• 模型训练数据来自公开的 Goodreads 评论与评分记录
• 推荐逻辑基于协同过滤与向量化语义分析
• 系统优先显示书籍的“权威版本”——通常为英文版，但部分法语、俄语经典作品会保留原名
• 非英文书名出现属正常现象，反映其在国际出版市场中的主流版本

使用建议

• 单本书推荐？可在结果页点击书籍右侧的「相似作品」按钮
• 仅输入1–2本书？可能返回通用畅销书，因数据不足难以精准建模