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事前定義されたユーザー設定に基づいてオブジェクトを照合しようとしています。簡単な例は、最も一致する車両を見つけることです。

ユーザー「トム」が、事前定義された設定に基づいて旅行用のレンタカーを提供されたとします。この場合、事前定義されたユーザー設定は次のようになります-

**トムの事前定義されたユーザー設定：

PreferredVehicle (Make='ANY', Type='3-wheeler/4-wheeler',
Category='Sedan/Hatchback', AC/Non-AC='AC')

**利用可能な10台の車両は-

Vechile1(Make='Toyota', Type='4-wheeler', Category='Hatchback', AC/Non-AC='AC')
Vechile2(Make='Tata', Type='3-wheeler', Category='Transport', AC/Non-AC='Non-AC')
Vechile3(Make='Honda', Type='4-wheeler', Category='Sedan', AC/Non-AC='AC')
;
;
and so on upto 'Vehicle10'

私がやりたいのは、トムの好みに最も合う車を選び、おそらく順番に、つまり最初に最もよく合う車を選ぶことです。

私が持っている質問：

  1. これはMahoutTasteで実行できますか？
  2. はいの場合、誰かが私がすぐに始めることができるいくつかのサンプルコードを教えてもらえますか？
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いくつかの理由から、レコメンダーはここでの仕事に最適なツールではないかもしれません。まず、この分野では、最良の答えがそれほど個人的なものになるとは思いません。Ford Focus が欲しかった場合、あなたが持っている最良の選択肢は、ほとんどのユーザーにとってほぼ同じです。第二に、ここでは発見の問題はあまりありません。特定のニーズを満たす車両を探しています。音楽の場合のように、新しい未知の乗り物を特に見つけたい、または見つける必要はありません。最後に、ユーザーごとのデータはあまりありません。ほとんどのユーザーはレンタルしたことがなく、3 回以上レンタルしている人はほとんどいないと思います。

とにかく、このデータをレコメンデーションに投げることはできますか? 確かに、Mahout Taste を試してみてください (私は著者です)。本 Mahout in Action を持っている場合は、それを順を追って説明します。非評価データなので、後継プロジェクトである Myrrix (http://myrrix.com) の方がセットアップと実行が簡単なのでお勧めできます。少なくとも結果を評価して、それが有用に近いかどうかを確認できます。

どちらの場合も、データから「userID,vehicleID」のペアの CSV ファイルを作成し、それをフィードするだけです。その後、ユーザー ID の推奨事項として車両 ID が提供されます。

しかし、車が利用できなかったときに人々が何を選んだかを分析し、違いを見て、それらが犠牲になる可能性が最も高い属性と最も低い属性を学び、その方法で代替案を採点することを学ぶと、はるかにうまくいくと思います. このデータ セットは小さく、アイテム属性データが豊富であるため、これは完全に実行可能です。

于 2012-11-21T19:26:44.597 に答える