Платно Интеллектуальные рекомендации на основе истории просмотров

[KINETOON]

Данный модуль реализует персонализированную систему рекомендаций, аналогичную тем, что используются на крупнейших кино-платформах (например, YouTube, Netflix, Kinopoisk).

Он автоматически отслеживает просмотренные фильмы каждым пользователем, записывает их ID в базу данных и формирует уникальные подборки фильмов на основе его вкусов и предпочтений.


Ключевые возможности:

• Сохраняет ID просмотренных фильмов в базе данных при каждом открытии страницы фильма.
• Использует собранные данные для генерации персональных рекомендаций.
• Может выводить фильмы по вкусу пользователя на главной странице, в отдельных разделах или на странице профиля.
• Служит основой для анализа интересов аудитории и улучшения взаимодействия.
• Простая интеграция в шаблоны DLE (fullstory.tpl, main.tpl, profile.tpl и др.).
• Обновляется в реальном времени без перезагрузки страницы — через AJAX.

Как работает:

1. При просмотре фильма модуля отправляет {news-id} через POST-запрос.
2. Сервер сохраняет ID в базе данных, связав его с пользователем.
3. Впоследствии модуль может запрашивать список фильмов, похожих на просмотренные, по жанру, актёрам или рейтингу.
4. Список автоматически подгружается в секции типа:
   • «Рекомендуем вам»
   • «На основе ваших просмотров»
   • «Похожие на то, что вы уже смотрели»

Модуль предоставляется с чистой лицензией без привязки к домену.
Стоимость: 25 долларов (единовременная оплата)
После покупки вы получите полный исходный код модуля, готового к установке и использованию.


Для приобретения — пишите: t.me/snh001

 

[solomongrundy]

Данный модуль реализует персонализированную систему рекомендаций, аналогичную тем, что используются на крупнейших кино-платформах (например, YouTube, Netflix, Kinopoisk).

Он автоматически отслеживает просмотренные фильмы каждым пользователем, записывает их ID в базу данных и формирует уникальные подборки фильмов на основе его вкусов и предпочтений.


Ключевые возможности:

• Сохраняет ID просмотренных фильмов в базе данных при каждом открытии страницы фильма.
• Использует собранные данные для генерации персональных рекомендаций.
• Может выводить фильмы по вкусу пользователя на главной странице, в отдельных разделах или на странице профиля.
• Служит основой для анализа интересов аудитории и улучшения взаимодействия.
• Простая интеграция в шаблоны DLE (fullstory.tpl, main.tpl, profile.tpl и др.).
• Обновляется в реальном времени без перезагрузки страницы — через AJAX.

Как работает:

1. При просмотре фильма модуля отправляет {news-id} через POST-запрос.
2. Сервер сохраняет ID в базе данных, связав его с пользователем.
3. Впоследствии модуль может запрашивать список фильмов, похожих на просмотренные, по жанру, актёрам или рейтингу.
4. Список автоматически подгружается в секции типа:
   • «Рекомендуем вам»
   • «На основе ваших просмотров»
   • «Похожие на то, что вы уже смотрели»

Модуль предоставляется с чистой лицензией без привязки к домену.
Стоимость: 25 долларов (единовременная оплата)
После покупки вы получите полный исходный код модуля, готового к установке и использованию.


Для приобретения — пишите: t.me/snh001

Автор долго отвечаете)

 

[KINETOON]

Автор долго отвечаете)

Здравствуйте!
А где вы написали?

 

[AlexRUSA]

Автор очень исполнительный, приобрел данный модуль, помог настроить. В общем рекомендую

 

[леший]

Автор очень исполнительный, приобрел данный модуль, помог настроить. В общем рекомендую

Модуль написанный на AI, плюс у него проблемы с доп полями. Не рекомендуем покупать. Своих денег он не стоит.

 

[SaNcHeS]

Модуль написанный на AI, плюс у него проблемы с доп полями. Не рекомендуем покупать. Своих денег он не стоит.

Может быть и нет, НО весь интерес к модулю пропал со строчек

$id_list = implode(',', $watched_ids);
$result = $db->query("SELECT related_ids FROM dle_post_extras WHERE news_id IN ($id_list)");

Обычный штатный "Похожие новости" обернутый в другую упаковку.
Для своего сайта если написано - то ок, но не под продажу, объективно.

 

[KINETOON]

Всем привет, спасибо за обратную связь. Хочу прояснить несколько моментов — честно и открыто.

1. Модуль с помощью AI — это не минус.
   Да, при разработке модуля использовался AI (ChatGPT), но итоговое решение адаптировано под DLE, конкретные задачи и рабочее использование. Сегодня множество разработчиков используют ИИ и автоматизацию для повышения эффективности — это современный подход, а не недостаток.
2. Проблемы с дополнительными полями — частично решены.
   Верно, на данный момент конструкция [xfgiven] не работает, но основная часть — [xfvalue_x] — работает идеально. Уже готовится обновление, которое устранит этот нюанс. Даже в текущем виде модуль полностью функционален.
3. Насчёт "обычной обёртки стандартного функционала".
   Да, модуль действительно использует стандартную DLE-функцию поиска похожих фильмов:
   

   $id_list = implode(',', $watched_ids);
   $result = $db->query("SELECT related_ids FROM dle_post_extras WHERE news_id IN ($id_list)");

   И в этом его преимущество, а не минус.
   В случае большого количества постов и трафика, это решение предотвращает постоянные запросы к базе данных, так как использует уже заранее сохранённые related_ids, определённые самим DLE.
   Такой подход — быстрый, стабильный и проверенный. А самое главное — снижает нагрузку на сервер, особенно при большом трафике.
   
   При этом, если кто-то действительно заинтересован в подборе по-настоящему похожих фильмов на основе смысла и контекста, то существует отдельный модуль, разработанный мной, который с помощью искусственного интеллекта (GPT) массово генерирует реально релевантные рекомендации. Подробнее можно ознакомиться здесь: https://top.skripters.biz/threads/52426/
   
   
4. Почему модуль продаётся.
   Первоначально модуль создавался для личного использования, но позже я решил поделиться им с другими разработчиками — открытый исходный код, без привязки к домену, всего за 3000₽. Это символическая цена за решение, в которое вложены время, знания и усилия.

В заключение:
Никто не обязан покупать модуль — он для тех, кто оценит его практическую пользу. Вы получаете рабочее решение, которое можно развивать и улучшать под себя.

 

[MaHarder]

И в этом его преимущество, а не минус.

персонализированную систему рекомендаций,

как бы противоречит задумке

Модуль с помощью AI — это не минус.

не в этом проблема. проблема в том, как плохо всё это интегрировано в саму систему. Если бы всё работало как написано в описании - не было бы никаких претензий.

 

[KINETOON]

Спасибо за комментарий.
Честно говоря, я немного удивлён формулировке "если бы всё работало, как в описании" — потому что всё именно так и работает, как описано.

Вы смотрите определённый фильм, допустим — с ID 15. В базе у него в поле related_ids указаны похожие ID — например, 7, 8, 10, 20.
Когда вы заходите на страницу с подключённым модулем, он корректно отображает именно эти ID — 7, 8, 10, 20 — в виде блока похожих фильмов. Никаких отклонений от логики здесь нет.

Вот скриншот панели администратора



Поэтому если что-то где-то у вас не работает — возможно, это связано с локальной конфигурацией, шаблоном или кешированием.
Но сам модуль — выполняет именно ту задачу, которая заявлена, и делает это стабильно.

Готов предоставить помощь в установке или проверке, если потребуется.

 

[MaHarder]

Вы смотрите определённый фильм, допустим — с ID 15. В базе у него в поле related_ids указаны похожие ID — например, 7, 8, 10, 20.
Когда вы заходите на страницу с подключённым модулем, он корректно отображает именно эти ID — 7, 8, 10, 20 — в виде блока похожих фильмов. Никаких отклонений от логики здесь нет.

вопрос: чем это отличается от стандартной функции? они просто перезаписываются? в чём состоит индивидуальность?

 

[SaNcHeS]

И в этом его преимущество, а не минус.
В случае большого количества постов и трафика, это решение предотвращает постоянные запросы к базе данных, так как использует уже заранее сохранённые related_ids, определённые самим DLE.

и

Данный модуль реализует персонализированную систему рекомендаций, аналогичную тем, что используются на крупнейших кино-платформах (например, YouTube, Netflix, Kinopoisk).

Не вяжется друг с другом "аналогичную тем, что используются на крупнейших кино-платформах" и "заранее сохранённые related_ids, определённые самим DLE."
А на чем подбор то? На том что он берет просто из той-же категории другой фильм? Весь подбор?

Все тоже самое можно реализовать через шаблон )

 

[KINETOON]

Система DLE не просто опирается на категорию — она учитывает название фильма, его описание, а также дополнительные поля. Именно эти данные лежат в основе формирования блока «Похожие фильмы» на вашем кино-сайте. Каждый раз, когда вы открываете страницу фильма, система отображает похожие — и именно они используются в качестве базы для работы данного модуля.

Существуют пользователи, которые вручную указывают похожие фильмы. Есть и те, кто полагается на стандартные алгоритмы DLE. А есть и такие, как я, кто применяет искусственный интеллект для автоматического подбора схожих фильмов.

Позже я добавлю видео, демонстрирующее работу модуля.

Корректная работа модуля напрямую зависит от функционала вашего сайта — в частности, от стандартной функции DLE «related news» (похожие новости/фильмы).

 

[KINETOON]

Moodle полностью обновлён — были исправлены все баги, которые покупатели отправляли через форму обратной связи. В данный момент модуль полностью работает на стандартном функционале DLE, включая теги [xfgiven], [fixed], [catlist], которые ранее не функционировали.

Уважаемые покупатели модуля, пожалуйста, напишите мне в Telegram, чтобы я мог отправить вам обновлённую версию. Кому вспомню — отправлю сам.

 

[MaHarder]

в частности, от стандартной функции DLE «related news» (похожие новости/фильмы).

а где

персонализированную систему рекомендаций

?