Mahout基于内容的推荐

我想创建一个使用关于节目的信息的节目推荐，所以我相信这是基于内容的。我希望有人选择他们观看过的节目，并根据他们的内容推荐相似的节目。Mahout基于内容的推荐

目前我的数据文件看起来像这样

Code   Genre 
1260064148537,NOGENRE 
1260064149243,Drama 
1260064149741,Spoof 
1260064764631,Classical 
12600647412748,HipHopRnB&Dancehall 
126006483593,NOGENRE 
1260065049943,NOGENRE 
12600705429,Sketch 
1260070324431,News 
126007032486,Sport 
...

我写我自己的ItemSimilarity找到相似的风格，但我不知道是如何使用的DataModel我的数据，我有一个长和一个字符串，然后如何将其发送给推荐人。我是否必须编写自己的DataModel？如果是的话，我该怎么做呢？

来源

2012-10-12 user1740655

第一个问题是您是否有任何其他数据将用户连接到节目。如果你不这样做，那么你实际上并没有推荐问题。这只是一个类似项目的问题。你推荐类似于用户现在看的东西。

当然，你必须定义相似性。如果你所拥有的只是每个节目的单一标签，除了说拥有相同标签的情况下它们是相似的，否则没有多少可以做。您可以使用ItemSimilarity并迭代所有项目（可能预先计算）来计算与当前项目最相似的内容。

当然，如果您的相似度仅为0或1，具体取决于它们是否共享标签，那甚至不是相似性问题。这只是搜索。找到相同类别的东西，你就完成了。

当你有用户项目数据的时候，推荐人会进入游戏。您可以使用这种数据来制作ItemSimilarity，然后使用该数据加上用户项目数据（也可以是查看计数等）来制作推荐人。但我也认为你必须评估你是否可以获得更丰富的标签数据;如果是的话，你当然可以做出更好的相似性指标

（因为上述原因，您不会使用这个输入DataModel但我应该注意，您不能使用字符串标识符，它们必须是数字，可以使用带有一些额外工作的字符串，但它不是这是值得的。）

来源

2012-10-12 16:34:24

谢谢肖恩。目前我只使用Genre作为测试，但最终我会添加更多，如Channel和Director。我会计算相似之处，如果相同类型将相似度加0.5，如果相同通道将0.3加到相似度等等，那么我可以提出更好的建议。我唯一需要的用户信息是如果他们观看了节目，那么对于观看的节目只会是1，或者对于未观看的节目只有0。我制作了一个非常粗糙的原型，没有使用推荐器或数据模型，但是对于我正在使用的大量演出（约38,000）而言，它非常缓慢并且内存密集。 – user1740655

@ user1740655对于这种情况，您可能需要查看使用图形数据库推荐的东西 – ulkas

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