我应该使用mahout吗？

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我想推荐被标记的商品，并将其分为三个价格类别（便宜，普通和昂贵）。我知道，用Mahout的建议可以实现，但这就是为什么我不知道如何使用它。我应该使用mahout吗？

Mahout基于其他用户的意见，但我想推荐的所有新项目都只是没有任何偏好设置的新项目。

Mahout是正确的工具吗？这是基于内容的吗？（哪个mahout不支持呢？）还是应该使用分类？

谢谢！

你确定要推荐模型而不是某种聚类方法吗？（从你的问题看来你所有的数据都是新的 - 所以基本上你没有任何训练集） – xhudik 2013-02-27 09:03:43

我真的不知道，如果我想要这个或分类。我仍然在阅读，我甚至不知道该怎么办 – 2013-02-27 16:55:43

因为我从来没有任何建立推荐系统 - 不要把这个答案很严重（没有人已经回答了这个问题，所以我尽量）

推荐系统，必须对一些已知建（或部分已知的数据）。如果您只有新的（不可见的）数据，则只能使用某些聚类算法来构建一些聚类。

如果这些群集可以的话，它们可以用来训练一些推荐系统。

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

2013-02-28 09:19:23 xhudik

那么，我试图创建的这个算法将基于之前收集的数据，但必须应用到新的数据。 – 2013-02-28 10:51:08

我想，我会去集群，因为这对我来说听起来更好:) – 2013-02-28 10:51:25

我推荐coursera的推荐系统课程：https：//class.coursera.org/ml-2012-002/lecture/index（week IX：推荐系统） - 你需要注册 – xhudik 2013-02-28 13:56:12

如果您根本没有关于新用户的数据，那么无论您做什么，都无法提出建议。没有任何输入可以将人与其他人区分开来。

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。

这不是天生的分类器问题，没有。尽管如此，它也不是一个集群工具。

价格类别不是您使用的任何rec流程的核心。你可能有其他数据，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，你可以使用它。反过来，如果您有非常大的输入，那么您只会考虑Hadoop，并且很少有人拥有那么多的数据（至少像> 10M数据点）。

（当然，不是很 - 我推荐作品在Mahout的预日期Hadoop和是上线，规模较小的应用程序，您可能确实有兴趣在此，如果你是在Java中工作。）

2013-04-09 22:49:56

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