多变量推荐系统
Multi-variable Recommender System
我浏览了有关实现推荐系统的教程，其中大部分都采用一个变量（等级）。
我想实现一个采用多个变量的基于项目的推荐系统。
例如：假设一个项目（条）有以下变量（值范围从 -10 到 +10，表示相反的极性）
- price (cheap to expensive)
- environment (casual to fine)
- age range (young to adults)
现在我想推荐项目（栏）查看用户历史记录中注册的栏列表。
这种 "multi dimensional recommender system" 是否可以使用 Mahout 或任何其他框架来实现？
你想要多模态、多指标、多变量，你想怎么描述它——Universal Recommender。它可以处理所有这些数据。我们已经在真实数据集上对其进行了测试，并且由于我们称之为 "secondary indicators".
而在精度测试方面得到了显着提升
很好的直觉。查看 UR：blog.actionml.com，查看一张 post 中的幻灯片。此处代码：https://github.com/actionml/template-scala-parallel-universal-recommendation/tree/v0.3.0 Built on the new Spark version of Mahout: http://mahout.apache.org/users/algorithms/intro-cooccurrence-spark.html
我浏览了有关实现推荐系统的教程，其中大部分都采用一个变量（等级）。
我想实现一个采用多个变量的基于项目的推荐系统。
例如：假设一个项目（条）有以下变量（值范围从 -10 到 +10，表示相反的极性）
- price (cheap to expensive)
- environment (casual to fine)
- age range (young to adults)
现在我想推荐项目（栏）查看用户历史记录中注册的栏列表。
这种 "multi dimensional recommender system" 是否可以使用 Mahout 或任何其他框架来实现？
你想要多模态、多指标、多变量，你想怎么描述它——Universal Recommender。它可以处理所有这些数据。我们已经在真实数据集上对其进行了测试，并且由于我们称之为 "secondary indicators".
而在精度测试方面得到了显着提升很好的直觉。查看 UR：blog.actionml.com，查看一张 post 中的幻灯片。此处代码：https://github.com/actionml/template-scala-parallel-universal-recommendation/tree/v0.3.0 Built on the new Spark version of Mahout: http://mahout.apache.org/users/algorithms/intro-cooccurrence-spark.html