【百道编按】电子书的价格之争愈演愈烈，但这似乎并未影响电子书订阅服务商的生意。为了应对日趋激烈的竞争，Entitle Books在其推荐引擎上精益求精，力求为用户提供个性化的、更为精准的推荐。那么，他们的推荐系统究竟有什么过人之处呢？
总部位于北卡罗来纳州的威灵顿，Entitle Books是一家快速成长的月度电子书订阅服务商，它为图书爱好者节约更多的时间进行阅读，并向用户提供每月9.99美元下载2本电子书的服务——最高能够节省75%的费用。
与竞争对手所提供的电子书阅读服务不同的是，Entitle的用户并不能对其资料库进行无限访问，但能够实际拥有他们每月下载的电子书。这就允许用户可以按照自己的节奏阅读，而不用感受时间的压力——其他服务商的用户为了不浪费订阅费用，必须在有效时间内完成阅读。Entitle Books也允许用户在订阅到期以后，继续阅读过去下载的作品。Entitle Books的专用推荐引擎配备了非常先进的算法，这个算法的推荐团队还帮助开发了Netflix的推荐系统。
Entitle近期对其推荐引擎进行了升级，并对电子书订阅平台的搜索结果进行优化。其CEO布莱恩•巴滕解释了升级后的推荐系统是如何运行的：
我们现在采用了一个内容分析推荐系统，这个系统能够阅读、分析并理解每部作品的实际文本要素。在读完每部作品的全部内容（而不只是元数据或目录）之后，系统会把这部作品与我们作品库里的其他作品进行对比，挑选出在题材、主题、主旨或人物设定方面与之相类似的作品，帮助读者找到隐藏在作品库里的“宝石”。随着目录的不断增长，我们重新升级了主题分析功能，现在已经能够对成千上万种主题进行挖掘、比较和分析了。此外，我们收集到的用户评分数据不断增加，因此目前我们正在整合内容分析和协同过滤推荐系统，这样用户就不仅能够看到自己购买的作品，也能够浏览其他与自己品位相似的人都对哪些作品感兴趣。
Entitle的前身是eReatah，虽然这家公司并没有公布其用户规模的大小，但其用户规模不及其他主流的电子订阅服务商，这是可以理解的。根据今年夏天Oyster和Scribd两家服务商公布的数据，它们各自的资料库估计都有超过50万部作品。Kindle Unlimited则宣布其基于订阅的资料库拥有大约70万部作品。相较而言，Entitle的资料库包含20多万部作品，由包括西蒙&舒斯特、哈珀柯林斯在内的一流出版商提供。此外，公司还与英格拉姆内容集团签订了发行协议，后者将提供400个其他出版商的全部目录。
Entitle还根据流派对大多数畅销的作品进行了分类：
数千位出版作者和独立作者被分为不同的类别，要从铺天盖地的查询结果中找到自己想要的内容，往往会使电子书订阅者感到沮丧。作为一家快速成长的公司，Entitle Books不仅通过单月的电子订阅服务为用户提供所下载电子书的所有权，并且还回应了爱书者们的祈祷——它拥有强大的推荐功能：“这些书是否还有后续”以及“推荐站”。
通过复杂的数据挖掘和先进的机器学习算法，Entitle Books能够轻易快速地了解到订阅用户的兴趣点，这样就能为用户简化搜索过程、增加阅读时间。最重要的是，订阅者越频繁与网站和应用进行交互，推荐的结果也就越准确。这更像是图书管理员的个人推荐，而不仅仅是一个技术奇迹。
“显而易见，用户喜欢我们的推荐功能。考虑到这个创造背后的天才设计和努力，他们爱上这个功能是理所应当的。”巴腾说，“我们系统的真正创新之处在于，它能快速识别用户偏好，并且能够提供高度个性化的推荐，这一切都是在相当短的时间内完成的。用户能够得到量身订做的个性化推荐。”
Entitle Books的合伙人尼古拉斯•安帕瑟斯在著名的爱琴大学担任终身助理教授，他也是开发团队的一员。开发团队的成员们在深度数据挖掘和机器学习方面能力出众，他们开发出了最优秀的推荐平台——随着用户的使用程度加深，这个平台会变得更加智能。安帕瑟斯也是Ensemble团队的一员，这个团队曾经取得了Netflix Prize大赛并列第一的成绩,后者是流媒体巨头为推动提高搜索性能而举办的国际性大赛。
安帕瑟斯补充说，“Entitle Books能够提供最佳的推荐，因为他们有两个非常明确的信息源：图书作品中的实际文本，以及每部作品的用户评分。当我们把自己专有的文本挖掘方法和协同过滤/机器学习法整合在一起，结果产生了一个不断完善且极为精准的推荐列表。”
鉴于近来用户规模有所增长，Entitle Books目前正在对其门户网站进行重新设计，实现订阅过程的流线化，并提高整体的用户体验。
（本文编辑 晨瑾）
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