如何結合mahout建議

Question

我想建立一個簡單的推薦系統。比方說，網上商店，我喜歡購物，喜歡，觀點等活動。

目前，我瞭解如何分別爲每種類型的事件建立建議。但是，我無法弄清楚如何將這些結果結合起來爲用戶提供最相關項目的單一列表。

如果你能指向我的文檔或簡單解釋一下，那我就可以谷歌了。

在此先感謝！

Answer 1

如何合併建議有多種方法。

一種簡單的方法是建立三種類型的推薦人（或者你需要的人數），然後把所有推薦人的推薦放在一個列表中，然後按估計的偏好值進行排序。你甚至可以有一個包裝推薦器，它結合了你的其他推薦人。

另一種方法是結合相似性度量，而不是建議。再次，您將有一個CustomSimilarity類，實現User/ItemSimilarity，具體取決於您的需要，並將各個相似性度量的輸出組合爲一個線性組合。組合相似之處時應該小心謹慎。它們都應該是用戶相似性度量或項目相似性度量。然後，您將爲推薦人使用此CustomSimilarity度量。

你可以在這book閱讀更多關於混合推薦。