mahout-recommender

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我使用矩阵分解作为基于用户点击行为记录的推荐系统算法。我尝试2点矩阵因式分解方法：第一种是基本SVD，其预测为用户因子矢量的只是产品ù和项目因子我：R = ü * 我我使用的第二个是带偏差分量的SVD。 R = ü * 我 + b_u + b_i 其中b_u和b_i表示用户和项目的偏好倾向。我使用的一个模型的性能非常低，另一个是合理的。我真的不明白为什么后者表现更差，我怀疑它是否过度配合。

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如何写亨利马乌推荐星火

亨利马乌0.13.0/JAVA 8 我在Mahout中全新的，并试图了解如何使用Mahout的实现推荐引擎。到目前为止，我知道.. 亨利马乌提供了3种类型的过滤 - 协同过滤（非Hadoop的基础）分类（基于Hadoop的）聚类（Hadoop的基础）内容基于过滤要开始实施我的第一个建议，我开始使用协作过滤w这很容易在没有Hadoop的情况下实现。协同过滤 - 基于用户的建议项目基于建议

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行家在日食给filenotfound例外data.csv文件

我对这里 - https://www.youtube.com/watch?v=63k560Livmg指一个简短的视频尝试一个简单的电影推荐。我正在尝试比较而不是控制台，我希望在浏览器上显示建议，以便使用servlet。但问题是，当我在我的窗体中输入一个值（用户ID），显示空白屏幕。请帮助我做错了什么。数据集来自这里 - https://mahout.apache.org/users/recomme

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斯卡拉进口问题与PredictionIO通用推荐器集成测试

我试图得到通用推荐模板设置根据位于UR Quickstart指示。获取导入错误。有没有我错过的依赖/步骤？ [ERROR] [Engine$] [error] \import org.apache.mahout.math.cf.{DownsamplableCrossOccurrenceDataset, SimilarityAnalysis} [ERROR] [Engine$] [error]^

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供应商推荐引擎

我在门户网站上工作，我有PO与订购items和Vendor我们将处理的详细信息。我想为下一个报价做一个item based Vendor recommendation engine，这样buyer可以在交易前有想法。现在我有Vendor，Item很少Parameters下文提到的评估，多少数量他每天为了上发送？例如，订购100但仅交付80 物品的质量如何？有什么损害？例如，从订购100中受到

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显示“电影名称”，而不是“电影ID”作为来自apache mahout的推荐

我正在开发一个简单的电影推荐系统，使用apache mahout通过引用这里的短视频 - https://www.youtube.com/watch?v=yD40rVKUwPI。对于推荐的代码是 public class App { public static List<RecommendedItem> getRecommend(int k) throws Exception

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我正在尝试使用recommenderlab包创建的二进制推荐系统。当我运行calcPredictionAccuracy函数时，出现以下错误： .local（x，data，...）中的错误：您需要指定为预测提供了多少项目！我已经执行了大量搜索，似乎无法找到解决此问题的任何解决方案。如果我尝试添加给定的参数错误更改： error.ubcf<-calcPredictionAccuracy(p.ubc

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Apache Mahout没有给出任何建议

我想使用mahout的建议但没有得到。我的数据集： 0,102,5.0 1,101,5.0 1,102,5.0 代码： DataModel datamodel = new FileDataModel(new File("dataset.csv")); // Creating UserSimilarity object. UserSimilarity usersi

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Apache Mahout推荐程序不能正常工作

我使用的是Apache Mahout程序库，但我无法理解它的工作原理，因为它适用于我的一些案例，并且不适用于其他案例。我一个使用Apache Mahout的0.12.2版本在Java中8 代码 public class SampleRecommender { public static void main(String[] ars) throws IOException, TasteExce

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Apache Mahout针对CCO抛出的SimilarityAnalysis NegativeArraySizeException

当为CCO调用Apache Mahout的SimilarityAnalysis时，我得到一个有关NegativeArraySizeException的致命异常。的代码我跑看起来像这样： val result = SimilarityAnalysis.cooccurrencesIDSs(myIndexedDataSet:Array[IndexedDataset], randomSeed