Mahout建议基于人口统计信息

Question

对于电子商务应用程序，只要用户登录应用程序，我就需要根据用户人口统计信息（如年龄，地点，性别）推荐产品。

我熟悉mahout基于用户和基于项目的建议。但是对于给定的要求，这些都不合适。

哪种mahout算法可用于此场景？

Answer 1

您可以使用K均值聚类算法，根据聚类信息，系统可以推荐产品。

请参阅this

希望这有用。

Answer 2

为此我猜想聚类和分类的组合将解决你的问题。

说 A {X，Y，Z} B {A，B，C}

我们有两个从训练数据集生成的模型A和B.简单来说，两个集群A和B.分别与x，y，z和a，b，c用户。

现在有新用户说 p 登录。

我们从A和B群集中随机选择一个用户。并计算它与刚刚登录的新用户的距离。

假设 p-y＆lt; p-c（对于实际情况，我们必须使用特定的距离测量）

所以p应放在群集A中。

希望这有帮助