Как работает рекомендация пользователя на основе mahout?

Question

Я использую универсальный пользовательский инструктор mahout taste api для генерации рекомендаций.

Я знаю, что он рекомендует на основании оценок, данных прошлым пользователям. Я не получаю математику за ее выбором рекомендуемого элемента ... например ..

для идентификатора пользователя 58

ItemId рейтинги

231 5 

235 5.5 

245 5.88 

3 соседей, с Itemid и оценки, как, {231 4254 5262 2226 5}

{235 3,245 4,262 3} {226 4,262 3} Он рекомендует мне 226 как?

С Заранее спасибо,

Answer 1

Это зависит от UserSimilarity и UserNeighborhood вы выбрали для своего рекомендателя. Но в целом алгоритм работает следующим образом для пользователя U:

for every other user w 
    compute a similarity s between u and w 
    retain the top users, ranked by similarity, as a neighborhood n 
for every item i that some user in n has a preference for, but that u has no preference for yet 
    for every other user v in n that has a preference for i 
     compute a similarity s between u and v 
     incorporate v's preference for i, weighted by s, into a running average 

Источник: Mahout в действии http://manning.com/owen/