機能を試してみた結果、
mreaderは好みに合わせたおすすめを受け取る手段をいくつか用意していると感じた。僕の経験だと、最初はシンプルな「お気に入り登録」や閲覧履歴だけで、かなり精度の高い候補が出てきた。アルゴリズムは協調フィルタリングとタグベースの要素を組み合わせているようで、似た傾向の作品を掘り下げるには十分役立つ。たとえば自分が『進撃の巨人』のような重厚でプロット主導の作品をよく追っていると、ダークな世界観や政治的駆け引きのあるタイトルが優先的に提案される傾向がある。
おすすめをより自分向けに育てるには、ただ受動的に読むだけでなく能動的に操作するのが鍵だ。作品に「いいね」を付けたり、タグを整理したり、作者や特定のシリーズをフォローすることでフィードが調整されやすくなる。さらに、検索フィルターを活用して言語、ジャンル、連載状況などを絞るとノイズが減る。設定によってはメールやアプリ通知で新着や編集部のピックアップが届くので、好みの新作にいち早くアクセスできる。
もちろん限界もある。地域制限や配信権の関係でおすすめに挙がっても読めない場合があるし、ニッチすぎる趣味だと候補が少ないこともある。個人的には、コミュニティ投稿やユーザー作成のリストを併用するのが良策だと考えている。アルゴリズムでは拾えない冷遇された掘り出し物や地元語の翻訳情報はコミュニティの方がよく知っていることが多いからだ。総じて、mreaderは好みの作品のおすすめを受け取る土台を持っているが、より精度を高めるには自分の操作とコミュニティ活用が不可欠だと思う。