我是读者 我读过长篇小说，短篇小说，商业文章和新闻。 我是一名读者，产品经理，而且是最近的Kindle转换员-我现在一直随身携带我的书架，在Goodreads上我的活动以及刚发现的Kindle突然激增。
尽管我喜欢Goodreads，但我知道它可以为我提供更好的服务！
在接下来的几段中，请允许我，我向您保证一个很好的结论。
作为一个消费者，我使用Goodreads查找我的下一本书，很可能是一本小说，我可能会花至少一周的时间在这本书上，并且我希望获得最准确的推荐； 可以在时间点上适合我的托盘的东西。
我该如何搜寻这本书？
显而易见的答案是转到隐藏在“浏览”下拉菜单下的“建议”按钮，根据选择的类型，我可以看到许多建议。 我相信Goodreads会根据我的阅读模式获得深刻的见解，并使用复杂的数据分析算法来预测我的下一个选择。 假设我正在寻找推荐的书籍之一，那么我现在该如何继续前进并从众多人群中选择最好的-这是发挥作用的问题！
答案似乎非常明显-我阅读了本书的等级，如果它很好，并且我想确认等级正确的假设，那么我会花一些时间浏览其他读者的评论。
为了更好地说明，我将举一本我最喜欢的书的实例-艾恩·兰德（Ayn Rand）的《阿特拉斯耸了耸肩》。 我仅以此为例，不是通过Goodreads推荐我的，而是我的朋友。
这本书的等级是3.68-好吗？ 还不够好？ 我不能说 我不知道谁给了评级以及它们基于什么。 我在产品方面进行评级的时间已经太久了，而且我知道我们如何对产品进行评级-有时它可能对我有吸引力，但对其他人没有吸引力。 有时，我的评分受到朋友的影响，有时还会受到很多其他因素的影响，但是我知道，评分实际上对我没有任何帮助。
因此，我现在取消了整个评分系统，并向下滚动以阅读评论。
瞧！ 我得到两个截然不同的评论！
A人说这使他的眼睛受伤，而B人似乎只是喜欢它！
现在我信任谁，为什么？
现在，我已经得出了故事的结论部分。 我们可以使推荐系统对Goodreads的读者更好，更有用吗？ 我想我们可以。
因此，这是我创建一个更好的推荐引擎的想法：
1. Goodreads为用户选择最佳评论！
允许用户选择是要阅读所有评论，还是要阅读个人资料与他们的个人资料相似的人的评论。 我确信，Goodreads将已经拥有真正好的算法和数据分析工具，可以根据诸如体裁兴趣，过往阅读历史和许多其他参数等因素来找出类似的兴趣读者。
为了更好地说明，以下是我在说的。
2.用户选择评论
此选项可指导用户选择自己想参考的评论，以及其他想拒绝的评论-那么要考虑谁的意见呢？ 人A还是人B？
同样，为了更好地说明问题，以下是我的感知设计！
现在，我可以更轻松地将我的期望与撰写评论的人相关联，然后选择合适的评论。
每个读书者都与此问题相关，并且会喜欢并欣赏一个更好的推荐引擎！
