Mahout基于物品的推荐引擎，没有偏好值

Question

我正在尝试使用Mahout构建推荐引擎，该推荐引擎仅根据项目间的相似性提供推荐，而不考虑用户偏好（即评级）。项目相似性由mahout外部的一些其他过程计算并保存到文件中。到目前为止，我已经确定我可以使用该课程：

GenericBooleanPrefItemBasedRecommender

...选择项目，文档中说这些项目“适用于数据中不存在偏好值概念的情况”。但是，该课仍然作为输入：

(DataModel dataModel, ItemSimilarity similarity)

我知道我可以使用ItemSimilarity类来提供项目到项目的相似性值，但在这种情况下我的数据模型是什么？我没有偏好，这似乎是datamodel所代表的确切事物。我该如何解决这个问题，或者我在这里看错了什么？

Answer 1

以下是一个简单的代码，您可以如何创建使用GenericBooleanPrefDataModel的DataModel实例

DataModel model = new GenericBooleanPrefDataModel(GenericBooleanPrefDataModel.toDataMap(new FileDataModel(new File("YOUR_FILE_NAME"))));

但是，即使您的数据模型具有首选项值，并且您具有不使用此首选项值的ItemSimilarity的自定义实现，您也将获得所需的结果。

最佳， 德拉甘

Answer 2

只需使用GenericBooleanPrefDataModel。