Multi-variable Recommender System
我经历了有关实施推荐系统的教程，其中大多数采用一个变量(等级)。
我想实现一个基于项目的推荐系统，该系统需要多个变量。
例如：假设某项目(条形图)具有以下变量(值在-10到10之间，以表示相反的极性)
1 2 3 | - price (cheap to expensive) - environment (casual to fine) - age range (young to adults) |
现在，我想推荐一下用户历史记录中注册的栏列表的项目(栏)。
使用Mahout或任何其他框架可以实现这种"多维推荐系统"吗？
您想要多模式，多指标，多变量，以及您想如何描述它—通用推荐器。它可以处理所有这些数据。我们已经在真实的数据集上对其进行了测试，并且由于所谓的"辅助指标"而在精度测试中得到了显着提高。
直觉好。让UR看一下：blog.actionml.com，在一篇文章中查看幻灯片。此处的代码：https://github.com/actionml/template-scala-parallel-universal-recommendation/tree/v0.3.0基于Mahout的新Spark版本构建：http://mahout.apache.org/users/algorithms /intro-cooccurrence-spark.html