Mahout的跨实体，多输入推荐

Question

我有许多布尔数据集，例如：

Books:

book_id   user_id
1         1
2         1
3         1
3         2
3         3

和

Movies:

movie_id  user_id
1         1
1         2
1         3
2         5

这意味着， user_id 代表所有数据集中的相同实体（来自图书的用户ID：1是相同的用户ID：来自电影的1）。

我需要的是根据输入创建建议用户列表（最好是有序且具有可见百分比），其中包括电影和书籍的ID。

像：

input: [movie1_id, movie2_id, book1_id]
result: [user1_id, user5_id ..]

实体（书籍和电影）ID并不是唯一的，这就是为什么我们分别存储这些数据集（在DB表中，我使用BooleanPref）;

明确了如何使用GenericBooleanPrefItemBasedRecommender进行实体推荐。

是否可以使用Mahout（具体为0.9）处理它，并有这种多输入推荐？

谢谢！

Answer 1

所以你推荐用户看电影。电影是模型中的“用户”，用户是“项目”。您可以使用任何算法来处理这种推荐问题。

您想要添加图书。听起来你也想要模特中的书籍，也可以作为你可以推荐的“用户”。如果是这样，那就去做吧。您需要一个方案来将书籍和电影ID映射到不重叠的标识符。