我正在处理推荐问题（基于内容的推荐）。我以json格式在mongodb中设置了数据集。
问题陈述
有些项目有自己的属性，用户对每个属性都有一些偏好。现在，我正在考虑根据项目的属性预测用户喜欢的项目x的数量，并比较项目x具有的相同属性的用户偏好。我想构建一个推荐系统，根据用户的喜好向用户推荐这些项目。
我正在考虑使用Mahout和CBAYES分类器算法来预测“用户A将喜欢多少项目x”。但我没有找到任何使用mahout实现CBAYES的示例和数据集。
如果您有任何其他建议使用任何其他分类器算法，请建议。
答案 0 :(得分：1)
您可以使用余弦相似度计算“用户A将喜欢的项目x”。有关更多信息，请参阅以下链接。
问候，
Rajasekar