לצורך מידוף הספרים בחנות נדרש למצוא דרך לסדר את הספרים הבאים במחלקות השונות:
מטרתנו היא ליצור חווית קנייה נוחה ללקוחות ולסדר את הספרים כך שאם ירצו לקנות את הספרים האלו - הם ידעו היכן לחפש אותם. בשביל לפשט, אפשר להניח שבכל המחלקות יש ספרים רבים ומדד הקירבה בין המחלקות יתבסס על השוואה בכמות הספרים החופפים, אותם קיבלנו זה עתה:
פרוזה מקור:
יש ילדים זיגזג / דוד גרוסמן
שתיים דובים / מאיר שלו
רווקים ואלמנות / ירמי פינקוס
-
פרוזה תרגום:
הארי פוטר / ג'.ק רולינג
נדודים / הרמן הסה
יוגה / עמנואל קארר
כל חלומות העולם / פרננדו פסואה
-
פנטזיה ומד"ב:
הארי פוטר / ג'.ק רולינג
יד שמאל של החושך / אורסולה ק. לה גווין
שר הטבעות / ג'.ר.ר טולקין
-
ספרי ילדים ונוער:
יש ילדים זיגזג / דוד גרוסמן
הארי פוטר / ג'.ק רולינג
שר הטבעות / ג'.ר.ר טולקין
-
שירה תרגום:
אפקט הפרפר / מחמוד דרוויש
שירת יוון העתיקה / אהרון שבתאי
נדודים / הרמן הסה
-
עיון - פילוסופיה:
ראשית הבודהיזם / שלמה בידרמן
יוגה / עמנואל קארר
סוקרטס מחפש עבודה / ישראל שורק
-
עיון - מגדר:
יד שמאל של החושך / אורסולה ק. לה גווין
הפחד מהנשי / אריך נוימן
אז מי הגבר ומי האישה? / יעל משעלי
לינק לקוד בקולאב:
לאחר המיון, ביקשנו מצ'אט GPT לייצר עבורנו רשת PETRI שתייצג את הקשרים בצורה גרפית, וכך הם נראים:
To conclude the process:
After we made a proximity table, we aimed to calculate the distances between various book departments to enhance the shopping experience. The table reflected an arrangement of proximity values, indicating the amount of overlap between the genres represented by each department.
With the data transcribed, we prepared to construct a Python dictionary to represent the relationships between the book departments as described by the proximity table. This dictionary was to be used to model the arrangement of the book departments within the store, facilitating an intuitive flow for customers. The goal was to position departments with a higher index of overlapping books closer to each other, making it easier for customers to discover related genres and themes.
We outlined the code that would create the dictionary structure based on the manually transcribed proximity values. This code would organize the departments in a way that customers could move logically from one related department to the next, enhancing their browsing experience and potentially leading to the discovery of new titles that align with their interests. The Python dictionary would serve as a reference model to physically arrange the book departments or as a digital guide for online navigation of the bookstore's inventory.