基于用户喜欢mahout的推荐系统

Question

我们如何根据用户喜好或浏览历史记录在Apache Mahout上运行推荐系统？总之，基于内容的网站95％的流量是由非登录用户访问的，他们将通过搜索引擎进入。他们只有通过使用IP才能使他们独一无二。无论如何，我们可以在Apache Mahout中找到用户的类似浏览行为并推荐相关内容？

Answer 1

一个简单但可能非常有效的出发点是将IP地址用作用户ID（解释为long），并使用喜欢或浏览的页面作为项目。我会开始甚至忘记分配评分。

然后在Mahout中使用GenericBooleanPrefItemBasedRecommender加上一个合适的相似性度量标准，比如LogLikelihoodSimilarity，无论DataModel适合您，而且您基本上都在那里。