使用布尔数据从Mahout推荐器获得连续刻度的分数

Question

我有一个有向图表示为（跟随者，跟随），并希望尝试使用Mahout来获取图表中新边缘的建议（也就是预测可能被跟踪的新用户）。 这是我开始的代码：

mahout recommenditembased --input input.txt --output output.txt -s SIMILARITY_TANIMOTO_COEFFICIENT --booleanData -n 2

这似乎产生了一个输出，其中所有推荐得到相同的分数：

2 [4:1.0,3:1.0]
3 [2:1.0]
...

有没有办法连续获得推荐分数，以便我可以根据分数对跟随者的推荐进行排名？我应该尝试不同的相似性指标吗？

Answer 1

这应该给出0到1之间的加权结果进行排序，这样你的结果排名都非常高。尝试SIMILARITY_LOGLIKELIHOOD，它几乎普遍更好，并提供不同类型的权重，仍然标准化为0到1之间。