Mahout имеет пользователь и элемент подобие на основе вероятностного журнала отношение правдоподобия (LLR), это было продемонстрировано, чтобы дать высокую производительность по сравнению с другими метриками подобия и является лишь номинально «сходство», на самом деле корреляционный тест. LLR в Mahout генерирует оценку для каждого обнаруженного события (строка в вашем наборе данных). Это собирается в матрице «индикатор» с заданием spark-itemsimilarity
. Вы можете использовать это вместе с поисковой системой, чтобы создать рекомендацию или использовать тот, который мы создали для PredictionIO.
PredictionIO - это компьютерный обучающий сервер с БД, контроль рабочего процесса, а также интеграция с памятью и вычислением. См. Universal Recommender, в котором используется Mahout on Spark и является полнофункциональным полнофункциональным рекомендатором, который может быть запрошен для элементов пользовательских рекомендаций.
Большое вам спасибо. Я собираюсь попробовать это. –