Библиотека Spark MLlib не предоставляет библиотеки для контентных систем рекомендаций?

Question

Я пытаюсь использовать искру mllib для внедрения системы рекомендаций на основе контента.

Я только что понял, что они предлагают только реализацию альтернативных наименьших квадратов (ALS).

Правильно ли я понимаю?

Предоставляет ли какая-либо другая инфраструктура библиотеки для реализации рекомендаций на основе контента?

Список литературы:

• https://databricks-training.s3.amazonaws.com/movie-recommendation-with-mllib.html
• http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-guide.html

Answer 1

Спарк MLLib не дает каких-либо контента на основе реализации совместной фильтрации вне коробки из-за природы техники который требует много функций, построения профилей и т. д.

Таким образом, общий метод, используемый в ALS, который является матричной факторизацией, в настоящее время не может быть обобщен в контексте контента.

Тем не менее, искра обеспечивает основную часть при создании таких рекомендаций.

Answer 2

Для альтернативы вы можете посмотреть the universal recommender. Он обеспечивает основу для создания рекомендательных лиц на основе нескольких функций.