Newly released Simblr, a Tumblr blogs recommender

English 日本語

I've developed "Simblr" experimentally.

What is Simblr?

A web application which recommends Tumblr blogs and posts for you by reference to your recent Tumblr posts.

You can use it when:
- you finish reblogging all posts on your dashboard but want to reblog more.
- you look for Tumblr blogs which match you.

Play with Simblr

Details

You can see the source code here.
It gets notes-information of your recent posts to recommend Tumblr blogs and posts for you with algorithms of collaborative filtering and others.

Recommended Blogs := M of the most similar blogs to yours

Degree-of-Similarity of Blog (sim.) := Occurrence times in the notes-information of the recent N posts in your blog / N * 100
The more times a blog occurs in the notes-information, the more degree-of-similarity it has.

Recommended Posts := L of the most recommended posts among recent posts of recommended blogs
However, # of recommended posts may be smaller than L because overlapping posts are deselected.

Degree-of-Recommendation of Post (point) := Sum of degree-of-similarity of blogs which occur in notes-information of the post / Sum of degree-of-similarity of M recommended blogs * 100
The more similar blogs reblog the post, the more degree-of-recommendation it has.

If it gets more posts and notes-information, it can recommend better posts and blogs for you. But the trade-off for it is that you have to wait for a longer time to get data with Tumblr API. So the current specification uses N=100, M=10 and L=100.

It is developed using Ruby, Sinatra, Puma, Memcached, Heroku, jQuery, Bootstrap and others.

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English 日本語

Simblr という Web アプリを実験的に作ってみました。

Simblr ってなに？

Tumblr ブログの直近ポストから、おすすめの Tumblr ブログとポストを紹介してくれる Web アプリです。

自分のダッシュボードのリブログが終わってまだ物足りないときや、自分にマッチしたブログを探しているときに活用できます。

Simblr で遊んでみる

詳細

ソースコードは こちら です。
直近ポストのnotes情報を利用して、協調フィルタリングなどのアルゴリズムによりおすすめブログやポストを出力しています。

おすすめブログ（Recommended Blogs） := 類似度の大きいブログトップM

ブログの類似度（sim.） := 直近ポストN個のnotes情報中における当該ブログ出現回数 / N * 100
出現回数が多いブログほど、類似度が大きくなります。

おすすめポスト（Recommended Posts） := おすすめブログの直近ポストのうち、おすすめ度の大きいポストトップL
ただし重複ポストを除外しているため、おすすめポストの数は実際にはトップLに満たない場合があります。

ポストのおすすめ度（point） := トップMブログのうち、当該ポストのnotes情報に出現するブログの類似度の合計 / トップMブログ全部の類似度の合計 * 100
複数の類似度の大きいブログがリブログしているほど、ポストのおすすめ度が大きくなります。

よりたくさんのポスト情報を入力値とすれば、よりよい精度のおすすめができそうですが、待ち時間（Tumblr API からの情報取得時間）とのトレードオフで直近100件の取得にとどめています。（現在の仕様： N=100, M=10, L=100）

なお、今回実装に使ったものは、Ruby、Sinatra、Puma、Memcached、Heroku、jQuery、Bootstrap などです。