如何向購買了N件商品的用戶推薦K件類似商品？

假設用戶從我的網站購買了n件物品;我需要一個算法或一個方法（使用Mahout也許？怎麼做？），以便我可以向用戶推薦K個相似的項目。我沒有用戶評分。 k建議需要基於用戶的購買歷史（他的n項）。如何向購買了N件商品的用戶推薦K件類似商品？

該項目有字段「名稱」，「作者」，「關鍵字」，例如，我需要推薦最相似的項目。如果我隨着此添加用戶評分會發生什麼？我將如何考慮這一點？

我讀過Mahout文檔，但它似乎總是需要某種評級。如果說我目前只有幾個客戶，我將如何提供評級？

2012-05-01 Nilesh

我是不是在談論某種基於內容的推薦？我是否需要根據其內容來聚集我的數據？如果是，如何？我很困惑。 – Nilesh

我在這裏也找到了一些見解：描述了一個簡單的方法，它涉及創建自定義的MyItemSimilarity，它將比較兩個項目並分配一個相似性評級以及您選擇的推薦人。 http://lucene.472066.n3.nabble.com/Content-based-Recommender-Implementation-td913981.html – Nilesh

沒有完美建立推薦人的方法。

沒有用戶評分的推薦 根據關鍵字，名稱和作者計算項目 - 項目相似度。然後，您可以提出尚未看到的最相似的物品。由於項目不會經常更改，因此可以將相似表存儲在某處。

建議與用戶評分 如果您不想擁有用戶評分，您還可以存儲用戶的查看歷史記錄。這導致「布爾」評級（只有「看到」和「未見」）。通過這種僞評級，您可以生成具有用戶相似性的推薦。用戶看過類似的東西是相似的。

對於一些講座，我強烈推薦你的書Mahout in Action。它包含了很多關於如何使用Mahout的信息。

來源

2012-05-01 14:14:14

感謝您的回答。我會記住這些。 :) – Nilesh

如何向購買了N件商品的用戶推薦K件類似商品？

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