动态数据评级是指基于时间的推荐系统。
一个用于电影推荐的示例用例，推荐引擎读取用户历史电影观看数据并发现用户喜欢在周末观看动作电影，引擎应该为动作电影评分更高。
然而，相同类型的电影在工作日可能会以较低的分数评分，因为历史数据可能暗示用户在工作日喜欢恐怖电影。
换句话说，相同的历史数据得分会有所不同，具体取决于推荐何时发生。
我们可以通过Mahout实现这一目标吗？
谢谢。 乔治
答案 0 :(得分：3)
是和否。没有在Mahout中没有直接使用时间的算法。是的，因为可能有足够的钩子可以添加这样的逻辑，而无需完全重写实现。
最直接相关的钩子（对于非分布式推荐者）是IDRescorer。这可以让您根据自己喜欢的外部逻辑来增强或降级项目。它可能是基于时间的。