ktmud / doubanj Goto Github PK

譬如：http://www.doubanj.com/people/lastland/click/zhuth
梦里醉逍遥读过的zhuth想过的其实是zhuth读过的梦里醉逍遥想读的。
这种情况经常发生，但并不是每一次都会发生。

Component + Grunt (includes) 的方式是否合适？

Do.js 作为加载器，自定义的 grunt-wrapper 实现的 CMD 模块打包，似乎会有很多坑？

根据已有数据，找到你可能感兴趣的人。

• 按个人收藏关键词找到同好 #28
• 按五星图书找到同好 #30

目前一条测试都没有写，情何以堪？

现在的统计结果是直接存在 user 表里，但其实会发现有写地方拿 user 的时候并不需要详细的统计结果。

需要把 stats 都转移到 redis 里面。类似于现在用 user.data 方法来存的契合指数。

OAuth2 应该还是比较简单的

根据 people.book_stats.[all done].top_[tags, author, publisher] 找到所有包含类似标签的用户

all 和 done 的数据应该有不同权重

设计一种样式，更好的呈现用户的热门关键词。

Refs:

http://www.jasondavies.com/wordcloud/

word cloud 条理不够，其实需要避免

make grunt的时候提示我找不到hash.json和source_hash.json文件
这个是什么原因呢？

數據是不是每次都是增量同步，而不是全部同步？爲什麽有的書已經刪了，同步之後數量并不見減少？而且後面差異越來越大，現在統計的内容已經完全沒意義。因爲書的數量已經差的太離譜了。懷疑每次都是增量同步，錯誤纍積逐漸增大，最後完全失去統計意義。
强烈建議增加全量同步，或者增加數據清零功能。這樣能解決纍積的同步錯誤。
功能可以不加太多，但現有的有限的功能要正確才可以，否則一切都沒有意義……

本人也是程序員，并下載了代碼，很希望業餘時間爲這個項目貢獻出自己的力量。有沒有郵箱之類的聯係方式？可以請教些問題，或者指出需要學習的技術内容和方向？謝謝！

最早开始用豆瓣主要就是用来听歌的，到后来才用到其他功能，感觉音乐也挺能代表一个人的喜好的，当然要能有电影酱的话那最好不过了。:smile:

执行make后可以访问到 http://localhost:3000/, 不过没有样式.

在 console 里看到的错误是访问 http://local.test.com 失败.

可以让人看出来你用的是 bootstrap ，但不要一眼就看出来

感觉d3的图标绘制出来，不是很好看。

觉得你可以考虑下kendoui。感觉不错

根据个人收藏的五星图书，找到打分高于 4 星的其他人。

不论为哪个用户首次生成豆瓣酱，结果都被重定向到：http://www.doubanj.com/people/fanofmilo/ 的页面。

现在每拿到一个新的 interest 就会有一次 upsert

所推荐的书籍可以来自个人所阅读的相关书籍，也可以是关注中默契度较高的人所阅读的书籍。
if so，thx a lot

现在还是太多「随手写」的代码，做了一段时间后，应该已经明确了需求，需要一个更清晰的架构

1. 有哪些状态是需要后端存的？
2. 有哪些是可以在前端展示的？
3. 需要分别存储哪些状态？每个状态有多少种值？

• 按评星的图书比例
• 有评论(星)和没评论(星)的图书比例

上次同步于 2016年06月12日 02:55:49，报表生成于 2015年12月21日 10:28:30

账号信息：http://www.doubanj.com/people/cyningscut/

建议楼主修改下服务器的时区，服务器的时区用的应该是格林尼治标准时间.

我上午10：31分同步的结果页面上显示为2:31分已同步。经查询刚刚标记的书籍已经同步上去，推断楼主没有修改时区。

如果读过和在读的书数目一样，两者颜色相同。

http://www.doubanj.com/people/57721658/

• 同一作者的不同拼写（繁简，异体字）
• 作者的国别清理

这个事本身应该豆瓣来做，优先级不高

• tasks/interest
• tasks/compute
• tasks/toplist
• tasks/click

文档内容将主要写在代码注释里，并且力求文件组织结构的清晰易懂。

是否可以分批？
减小 limit （目前是 8000）对数据准确性有何影响？

aggregation 为数字的时候可以不管，会输出为 title 的地方，需要过滤钓 private interest

根据 last_synced 获取上次同步后新增的条目

http://www.doubanj.com/people/judy_zhang/

虽然这是豆瓣本身的问题, 程序也应该剔除这样的数据啊

http://book.douban.com/subject/1230141/

你好，我对这个项目比较感兴趣，请问这个项目后面计划如何，想参与的话从那块开始比较好，谢谢~

比较计算两个人阅读品味的相似度。

可利用维度：

1. 共同收藏图书地数量和比例
2. 打分相同和接近的书
3. 打分差异特别大的书
4. 对方没有看过的小众图书