推荐系统基于用户喜欢的mahout

Question

我们如何根据用户喜好或浏览历史记录在Apache Mahout上运行推荐系统？简而言之，基于内容的网站95％的流量来自非登录用户，他们将通过搜索引擎来。他们只有通过使用IP才能使它们独一无二。无论如何在Apache Mahout上我们可以找到用户的类似浏览行为并推荐相关内容吗？

Answer 1

如果用户“喜欢”（例如点击链接）超过您网站中的单个项目（链接），则协作过滤应该仍然有用。另外，请考虑放置一个cookie，以便稍后再识别该用户。

更明确地说，如果您使用IP作为用户ID并将您的内容（让我们假设文章）作为项目ID，您可以使用GenericUserBasedRecommender。您可以将链接点击视为“喜欢”。有一篇很好的文章包含有关更复杂系统的数据，但也涉及与非ID用户相同的问题：Google news scalable recommendation framework

此外，考虑根据内容对项目进行聚类。然后，您可以在不知道用户的情况下推荐类似的项目。