はてなブックマークで"あとで読む"にした記事を取得し、オススメ度の高い順に表示するWebアプリケーション
オススメ度は、ユーザの過去のブックマークのキーワードを元に算出される。 Webブラウザで"学習する"を選択し学習を開始すると、最大で直近200件のブックマークデータを取得し、その記事のキーワードとなる単語をDBに保存する。
キーワードとなる単語は、現在はテキストを分析し、出現頻度の多い単語上位三つとしている。
スコアおよびキーワードのバランスは、まだ改良の余地がある。
スコアの求め方には、主に以下の方法が考えられる。
- キーワードの出現数をそのままスコアとする
- キーワードの出現割合をスコアとする
- 頻出キーワードの中でのキーワードの出現割合をスコアとする
$ git clone https://github.com/Amakuchisan/tsuginiyomu.git
$ cd tsuginiyomu
services/learner/.fonts/NotoSansCJKjp-Regular.otfを用意する。
もしくは、代わりのフォントを用意し、services/learner/Dockerfileのフォントファイル名を変更する。
$ make
$ docker-compose up -d