基于内容的规模化推荐
Content based recommendation in scale
这个问题在博客和问答网站上可能重复了很多次，但我还没有找到任何具体的答案。
我正在尝试仅使用他们的购买历史为客户构建推荐系统。
- 假设我的应用程序有 n 个产品。
- 根据属性（如国家/地区、类型、价格）计算所有 n 种产品的相似度
- 当用户需要推荐时-为用户u循环之前购买过的商品p，并获取相似的商品（相似度在上一步中完成）
如果是对的，我们将其称为基于内容的推荐而不是协同过滤，因为它不涉及项目的共现或用户对项目的偏好。
我的问题是多方面的：
- 是否有任何现有的可扩展 ML 平台可以解决基于竞争的推荐（我可以采用不同的 technologies/language）
- 有没有办法调整 Mahout 以获得此结果？
- 分类是处理基于内容的推荐的一种方式吗？
- 是图数据库擅长解决的问题吗？
注意：我查看了 Mahout（因为我熟悉 Java 并且 Mahout 显然利用 Hadoop 进行分布式处理）在规模上做到了这一点，并且具有经过良好测试的 ML 算法的优势。
感谢您的帮助。任何例子都会非常棒。谢谢。
所谓的项目推荐系统是预先计算相似性的自然候选者，因为项目的属性很少改变。我建议你预先计算每个项目之间的项目相似度，并可能存储每个项目的前 K 个，如果你有足够的资源，你可以将相似度矩阵加载到主内存中以进行实时推荐。
查看我对这个问题的回答，了解在 Mahout 中执行此操作的方法：Does Mahout provide a way to determine similarity between content (for content-based recommendations)?
示例是如何计算项目之间的文本相似度，然后将预先计算的值加载到主内存中。
有关保存值的不同数据结构的性能比较，请查看此问题：Mahout precomputed Item-item similarity - slow recommendation
这个问题在博客和问答网站上可能重复了很多次，但我还没有找到任何具体的答案。
我正在尝试仅使用他们的购买历史为客户构建推荐系统。
- 假设我的应用程序有 n 个产品。
- 根据属性（如国家/地区、类型、价格）计算所有 n 种产品的相似度
- 当用户需要推荐时-为用户u循环之前购买过的商品p，并获取相似的商品（相似度在上一步中完成）
如果是对的，我们将其称为基于内容的推荐而不是协同过滤，因为它不涉及项目的共现或用户对项目的偏好。
我的问题是多方面的：
- 是否有任何现有的可扩展 ML 平台可以解决基于竞争的推荐（我可以采用不同的 technologies/language）
- 有没有办法调整 Mahout 以获得此结果？
- 分类是处理基于内容的推荐的一种方式吗？
- 是图数据库擅长解决的问题吗？
注意：我查看了 Mahout（因为我熟悉 Java 并且 Mahout 显然利用 Hadoop 进行分布式处理）在规模上做到了这一点，并且具有经过良好测试的 ML 算法的优势。
感谢您的帮助。任何例子都会非常棒。谢谢。
所谓的项目推荐系统是预先计算相似性的自然候选者，因为项目的属性很少改变。我建议你预先计算每个项目之间的项目相似度，并可能存储每个项目的前 K 个，如果你有足够的资源，你可以将相似度矩阵加载到主内存中以进行实时推荐。
查看我对这个问题的回答，了解在 Mahout 中执行此操作的方法：Does Mahout provide a way to determine similarity between content (for content-based recommendations)?
示例是如何计算项目之间的文本相似度，然后将预先计算的值加载到主内存中。
有关保存值的不同数据结构的性能比较，请查看此问题：Mahout precomputed Item-item similarity - slow recommendation