Mahout - 推荐给一类人

Question

我是一名新手学习驯象师。

我了解到mahout中有五个推荐者。基于用户，基于项目，......

我使用的数据集是movielens 100K

我正在考虑从基于用户的电影推荐器实现一个不同的电影推荐器。即，我不想将用户ID作为输入来向一个用户推荐电影，而是希望获取用户人口统计信息，例如年龄范围，性别，职业和邮政编码。

但问题是我如何创建自己的用户相似性方法（原始的方法是将两个长型用户ID作为参数）以及如何将u.user文件和u.data文件组合在一起？

Answer 1

我现在明白你的问题。我认为最简单的方法是临时创建一个虚拟用户，其中包含您要查询的人口统计属性，然后推荐给该虚拟用户。

是的，你必须写一个UserSimilarity，在人口统计数据之上实现你想要的任何相似性规则。

Answer 2

也许有另一种解决方案。

我实现自己的Rescorer来处理u.user文件和输入（性别，年龄范围......）。如果每条信息都相同，那么我将相应的用户ID放入FastIDSet。

然后，在rescore方法中，我将检查当前用户ID是否在FastIDSet中，如果是，则增加分数。

在我自己的推荐器中，我将使用PlusAnoymousUserDataModel获取临时ID，并调用方法推荐（id，howMany，rescorer）

然而，在我尝试了不同的数据集文件后，我得到了0个推荐项目。

我在想是否是使用PlusAnoymousUserDataModel的正确方法。