我应该为此使用mahout吗？答案

【问题标题】：should I use mahout for this?我应该为此使用mahout吗？
【发布时间】：2013-02-25 17:57:10
【问题描述】：

我想推荐带有标签并分为三个价格类别（便宜、普通和昂贵）的商品。我知道使用 Mahout 推荐可以实现，但这就是为什么我不知道如何使用它。

Mahout 是基于其他用户的意见，但我要推荐的所有新项目都只是尚未设置任何偏好的新项目。

Mahout 是解决此问题的正确工具吗？这是基于内容的吗？（哪个 mahout 还不支持？？？？）还是我应该使用分类？

谢谢！

【问题讨论】：

【解决方案1】：

由于我从未构建过任何推荐系统 - 不要太认真地对待这个答案（没有人回答过，所以我尝试）

推荐系统必须建立在一些已知（或部分已知的数据）之上。如果您只有新的（看不见的）数据，则只能使用一些聚类算法来构建一些聚类。

如果这些集群没问题，它们可以用于训练一些推荐系统。

Mahout 只是一个实现各种 ML 方法的工具。您可以使用其他工具，例如 Weka、R、...

【讨论】：

好吧，我正在尝试创建的这个算法将基于之前收集的数据，但必须应用于新的。
我想，我会选择集群，因为这对我来说听起来更好:)
我推荐coursera中关于推荐系统的课程：class.coursera.org/ml-2012-002/lecture/index（第IX周：推荐系统）-你需要注册
也许你需要在 www.coursera.org 注册，然后进入课程（对我来说它是有效的）

【解决方案2】：

如果您根本没有关于新用户的数据，那么无论您做什么，都无法提供推荐。零输入可以将这个人与其他任何人区分开来。

然而，好的系统应该能够在第一个输入可用后做一些合理的事情。

这本质上不是分类器问题，不是。它也不是一个聚类工具，尽管有其他答案。

价格类别不是您将使用的任何推荐流程的核心。您大概还有其他数据，它是什么？这很重要。

最后是否使用 Mahout 取决于口味。如果你想使用 Java 和 Hadoop，你会使用它。反过来，如果您有非常大的输入，并且很少有人拥有这么多数据（例如至少超过 10M 的数据点），您只会考虑使用 Hadoop。

（嗯，不完全——我在 Mahout 中推荐的文章早于 Hadoop，适用于在线的小型应用程序。如果您使用 Java，您可能确实对此感兴趣。）

【讨论】：