【发布时间】:2012-09-19 17:17:11
【问题描述】:
在创建基于邻域的推荐器时,有各种可用的距离度量(例如在 Apache Mahout 中),我可以找到其中大部分的实用示例。但我从来没有遇到过曼哈顿距离(也就是城市街区距离)优于其他人的例子。
我很乐意找到一些 ;)
【问题讨论】:
-
并不是说街区没用,只是改变相似之处更多的是一种调整,而不是其他任何事情。
-
看起来就是这样,但后来我想知道为什么 Apache Mahout 有一个实现...
-
这样您就可以调整您的推荐输出。 Mahout 并不以其科学应用而闻名,而是它的扩展能力。
-
但问题是,如果没有真正的曼哈顿距离“好”的用例,为什么它有助于改善推荐输出?
-
它可能对您的特定数据集表现更好
标签: distance mahout recommendation-engine