ユーザーが私のWebサイトからn個のアイテムを購入するとします。ユーザーにk個の類似したアイテムを推奨できるように、アルゴリズムまたはメソッド（Mahoutを使用しますか？どのように？）が必要です。ユーザーの評価はありません。kの推奨事項は、ユーザーの購入履歴（n個のアイテム）に基づく必要があります。
たとえば、アイテムには「名前」、「作成者」、「キーワード」のフィールドがあります。最も類似したアイテムをお勧めする必要があります。これと一緒にユーザー評価を追加するとどうなりますか？それをどのように考慮しますか？
Mahoutのドキュメントを読みましたが、常に何らかの評価が必要なようです。たとえば、これまでに数人の顧客しかいなかった場合、どのように評価を提供しますか？
レコメンダーを作成する完璧な方法はありません。
ユーザー評価なしの推奨事項 キーワード、名前、作成者に従って、アイテムとアイテムの類似性を計算します。次に、まだ見られていない最も類似したアイテムを提案できます。アイテムは頻繁に変更されないため、類似度テーブルをどこかに保存できます。
ユーザー評価を含む推奨事項ユーザー評価 を取得したくない場合は、ユーザーの表示履歴を保存することもできます。これにより、「ブール」評価が得られます（「見た」と「見られなかった」のみ）。この疑似評価を使用すると、ユーザーの類似性を備えた推奨事項を生成できます。似たようなものを見たユーザーは似ています。
いくつかの講義では、MahoutinActionという本を強くお勧めします。Mahoutの使用方法に関する多くの情報が含まれています。