分析數(shù)據(jù)

有哪些數(shù)據(jù)

選用什么樣的推薦算法

?

Finding an effective recommender

各種算法組合測(cè)試

Tanimoto算法在與thresholdneighborhoold結(jié)合時(shí)值應(yīng)該設(shè)置比較底，0.5已經(jīng)是很高的相似度

可以重寫ItemSimilarity ，把自己的功能放到里面

IDRescorer 可以重打分或過濾數(shù)據(jù)

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Recommending to anonymous users

cold start problem.

冷啟動(dòng)問題，推送一個(gè)預(yù)定義的itemlist給用戶

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Aggregating anonymous users

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轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/ukouryou/articles/3989041.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的mahout学习笔记4的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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