徐丽芳+池呈

亚马逊和苹果分别对Goodreads和BookLamp的收购是两者在阅读市场上角力的具现化最新缩影。哪个选择更正确？现在还很难说。

热词：图书”基因”分析 BookLamp 阅读市场博弈

几乎每一家购书网站和阅读社交网站都会向读者推荐图书，但它们往往是基于读者既往的购买史和阅读史做出推荐。那么，有没有一项服务能基于图书本身的内容和语言进行推荐，而不被图书的流行程度、“水军”的造势或者出版商的营销手段等外部因素所左右呢？美国爱达荷州的一家大数据图书分析服务提供商书灯公司（BookLamp）就可以提供此类图书推荐服务。BookLamp的前身是成立于2003年6月的新奇计划公司（Novel Projects， Inc.），这家公司希望通过语义的不断计算与挖掘，开发出各类新颖的软件和服务。2007年2月，他们将语义技术结合出版产业，创立了BookLamp公司。这个团队最有代表性的项目是2010年8月上线的“图书基因组计划”（Book Genome Project），该服务利用自然语言分析技术为用户推荐图书，并为出版行业提供帮助。

一、核心技术：图书“基因”分析技术

一直以来，购书网站上的图书推荐引擎提供服务的方式不外乎以下几种：“购买了某本书的人还购买了这些书……”“这些书是编辑精选……”“这些书正在热销……”“这些书广受好评……”。然而，就算购买了同一本书，不同读者的阅读兴趣和阅读习惯仍然可能存在巨大差异;作者热门或图书卖得好也不甚靠谱;而流行趋势、编辑精选等基本就是营销造势的结果。以上推荐方法都不能准确地帮读者找到自己喜欢的书，因为它们都是基于一本书外在的特征、条件和状况，而不是根据图书的题材、内容、语言风格以及作者能力和水平等更内在的特点来做出推荐——因此是不全面的，很多时候也是不准确的。