La flessibilità di Mahout per la generazione di raccomandazioni

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Attualmente sto lavorando su un sistema che genererà raccomandazioni sui prodotti come quelle su Amazon: "Le persone che hanno acquistato questo hanno comprato anche questo .."

Ecco come intendo farlo :

  • Elabora i dati utilizzando Apache Mahout e genera consigli (i dati sono archiviati in MySQL), attualmente solo in base all'articolo.
  • Applicare un algoritmo di clustering per creare cluster di utenti e quindi applicare le regole di associazione soggettive a ciascun cluster.

Le mie domande sono:

  • Mahout mi fornirà una flessibilità sufficiente per modificare gli algoritmi esistenti in base alle mie esigenze. Se sì, come?

  • C'è un'alternativa migliore come R ?

posta samridhi 24.08.2011 - 09:46
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2 risposte

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Come penso che abbiamo già discusso in dettaglio su altri thread - sì, puoi fare cose come il clustering e il filtro collaborativo in Mahout. Il modo in cui lo fai dipende esattamente da quello che vuoi fare e non è del tutto chiaro qui. Non so come intendi utilizzare il clustering con i consiglieri qui né quale sia una regola di associazione in questo contesto.

Ma è open source, quindi è la cosa più flessibile possibile: puoi farlo fare quello che vuoi. Quindi suppongo che "sì" sia la prima risposta.

R non è una piattaforma, quindi non penso che tu possa vederlo come in qualche modo un'alternativa a Mahout.

    
risposta data 25.08.2011 - 00:58
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Sì, puoi farlo. Dovrai addestrare diversi consiglieri per ogni segmento di pubblico e devi costruire le regole di business per ogni segmento.

Di solito, ma non sempre, questa sarà una cattiva idea.

Ti raccomanderei anche di andare alla mailing list di Mahout con queste domande. Qui troverai molti altri utenti di Mahout.

    
risposta data 26.08.2011 - 04:00
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