供应商推荐引擎

Question

我在门户网站上工作，其中 PO 包含我们将要处理的已订购 items 和 Vendor 的详细信息。

我正在尝试为下一个报价做一个item based Vendor recommendation engine，以便buyer可以在交易前有想法。

现在我有 Vendor、Item 和少数 Parameters 需要评估，如下所述，

• 他每笔订单发送的数量是多少？例如，订购了 100 个，但只交付了 80 个

• 商品质量如何？有什么损坏吗？例如，订购 100 件造成 20 件损坏。

• 根据预计交货日期，实际交货日期是多少？例如，预计 5 月 26 日，但 5 月 28 日收到物品。

• 以后还会添加其他一些。

并且所有参数都具有某种重要性，结果是 100%。

我开始了解 Apache Mahout 的推荐功能。

https://mahout.apache.org/users/recommender/recommender-documentation.html

我有以下几个问题：

1. Apache Mahout是否对多个参数提供建议？
2. 我们如何处理这种情况？请指导。
3. 这种情况下Apache Mahout是正确的选择吗？还有其他选择吗？
4. 这是基于内容还是协同过滤？

Answer 1

您引用的页面适用于即将弃用的旧式 mapreduce 推荐系统。请参阅此页面了解较新的技术 https://mahout.apache.org/users/algorithms/recommender-overview.html

Mahout 可以为推荐系统创建模型，但您需要一整套数据输入处理和服务系统。我们有一个基于 Apache PredictionIO 构建的端到端解决方案，它使用上面的 Mahout 代码，但将其包装在您需要的所有其他服务中。

此处为通用推荐器：http://actionml.com/universal-recommender

Answer 2

就我而言，公式和复杂性非常高。

因此，我认为 Mahout 不是正确的选择。然后，我决定使用 PostgreSQL 数据库并且应用程序 运行 在生产中没有任何问题。