私は1つの製品を持っています。今私はこの製品に似ているk個の製品を検索したいと思っています。 Mahoutでどうすればいいですか?Mahoutを使ってk個の同様の製品を入手するには?
これらの製品はMySQLデータベースに格納されているので、JDBCDataModelを使用します。 類似点を計算するために、私はLogLikelihoodTestを好むでしょう。
しかし、どちらを選択する必要がありますか?すべての推薦者が設計されているようです
私は1つの製品を持っています。今私はこの製品に似ているk個の製品を検索したいと思っています。 Mahoutでどうすればいいですか?Mahoutを使ってk個の同様の製品を入手するには?
これらの製品はMySQLデータベースに格納されているので、JDBCDataModelを使用します。 類似点を計算するために、私はLogLikelihoodTestを好むでしょう。
しかし、どちらを選択する必要がありますか?すべての推薦者が設計されているようです
私はここで質問を推測します。ユーザーアイテムのデータがあります。ここでユーザーは実際の人物で、アイテムは書籍です。ユーザーベースまたはアイテムベースのいずれかの推奨事項の基礎としてLogLikelihoodSimilarity
を使用しています。
ほとんどの類似アイテムが必要な場合は、おすすめをする必要はありません。 LogLikelihoodSimilarity
(ItemSimilarity
)を使用して、他のすべてのアイテムとの類似性を計算し、最も類似したアイテムを取ります。実際にはTopItems
クラスを見てください。それはあなたのためにその論理をします。
... ...?思考を終えて、私は答えることができると確信しています。 –
申し訳ありませんが、「すべての推薦者はユーザーデータと共に使用するように設計されています」と言っていました。 – brainfck