基於用戶喜歡mahout的推薦系統

Question

我們如何根據用戶喜好或瀏覽歷史記錄在Apache Mahout上運行推薦系統？總之，基於內容的網站95％的流量是由非登錄用戶訪問的，他們將通過搜索引擎進入。他們只有通過使用IP才能使他們獨一無二。無論如何，我們可以在Apache Mahout中找到用戶的類似瀏覽行爲並推薦相關內容？

Answer 1

協同過濾應該還是有用的，如果用戶「喜歡」（點擊一個鏈接，例如）比在自己的網站中的單個項目（鏈接）更多。還要考慮放置一個cookie，以便以後可以再次識別該用戶。

所以更明確地說，如果你使用的IP作爲用戶ID，並給您的內容（假設文章）的項目編號，你可以只使用一個GenericUserBasedRecommender。您可以將鏈接點擊視爲「喜歡」。還有一個包含關於更復雜的系統數據的好文章，但也觸及了同樣的問題，你必須與非ID'd用戶：Google news scalable recommendation framework

此外，考慮聚類基於內容的項目。然後，您可以根本不知道用戶，推薦類似的項目。