Mahout各种推荐器的主要特点(转)

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>

Mahout有很多推荐的实现，各有特点，在这里一并记录。
    GenericUserBasedRecommender：基于用户的推荐，用户数量相对较少时速度较快。
    GenericItemBasedRecommender：基于物品的推荐，物品数量较少时速度较快，外部提供了物品相似度数据后会更加有效率。
    SlopeOneRecommender：基于slope-one算法（想想那个填空的表格吧）的推荐，在线推荐或更新比较快，需要先下大量的预处理运算。物品数量相对较少时使用比较合适。
    SVDRecommender：效果不错，和slope-one一样，事先需要大量的预处理运算。
    KnnItemBasedRecommender：基于最近邻算法的推荐器，物品数量较小时表现良好。
    TreeClusteringRecommender：基于聚类的推荐器，在线推荐较快，同时也需要事先大量预处理运算，用户数量相对较少时表现良好。

转载于:https://my.oschina.net/liangtee/blog/97744

Mahout各种推荐器的主要特点(转)相关推荐

Mahout in action 中文版-3.推荐器的数据表达
3 推荐器的数据表达本章概要: Mahout的推荐数据如何呈现 DataModel 的实现和使用布尔型的偏好数据处理推荐结果的好坏取决于数据的数量和质量."巧妇难为无米之炊" ...
ACKRec：注意力异构图卷积深度知识推荐器 SIGIR 2020
论文链接:http://keg.cs.tsinghua.edu.cn/jietang/publications/Sigir20-Gong-et-al-MOOC-concept-recommendati ...
Mahout协同推荐简单实例
上篇文章介绍了协同过滤的安装与配置,这篇找了几个协同过滤的简单例子,看一下 Mahout给我们提供的强大的协同过滤算法.需要新建一个基于Maven的工程,下面是 pom.xml需要导入的包. < ...
Apache Mahout中推荐算法Slope one源码分析
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 关于推荐引擎如今的互联网中,无论是电子商务还是社交网络,对数据挖掘的需求都越来越大了,而推荐引擎正是数据挖掘完美体现:通过分 ...
Mahout分布式推荐引擎介绍
一直以为在Mahout的在分布式上做了很多东西,很高深.最近一段时间由于工作中要实现一些分布式算法,所以硬着头皮看了一下它的源码.当时我匆忙的看过KMeans的实现,这次我的工作是在搜索引擎日志记录中 ...
Day 4：PredictionIO——如何创建一个博客推荐器
今天是"30天学习30种新技术"的第4天.到目前为止我很享受,而且周围开发者反响也很不错.我现在更有动力在30天内完成它了.在这篇文章中,我将介绍如何在Java下使用Predict ...
mahout过滤推荐结果 Recommender.recommend(long userID, int howMany, IDRescorer rescorer)
Recommender.recommend(uid, RECOMMENDER_NUM, rescorer); Recommender.recommend(long userID, int howMan ...
从源代码剖析Mahout推荐引擎
Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, ...
Mahout推荐算法API详解
Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, ...

Mahout各种推荐器的主要特点(转)

Mahout各种推荐器的主要特点(转)相关推荐

最新文章

热门文章