タグ付けされ、3つの価格カテゴリ（安い、通常、高い）に分類されているアイテムをお勧めしたいと思います。Mahoutの推奨事項が達成できることは知っていますが、その使用方法がわからないのはこのためです。
Mahoutは他のユーザーの意見に基づいていますが、私がお勧めしたい新しいアイテムはすべて、まだ設定が設定されていない新しいアイテムです。
Mahoutはこれに適したツールですか？これはコンテンツベースですか？（どの象使いがまだサポートしていませんか????）または分類を使用する必要がありますか？
ありがとう！
私はレコメンダーシステムを構築したことがないので、この回答を真剣に受け止めないでください (誰も回答していないので、試してみます)
レコメンデーション システムは、既知の (または部分的に既知の) データに基づいて構築する必要があります。新しい (目に見えない) データしかない場合、いくつかのクラスターを構築するために何らかのクラスタリング アルゴリズムを使用する可能性しかありません。
そして、それらのクラスターが問題なければ、推奨システムのトレーニングに使用できます。
Mahout は、さまざまな ML メソッドを実装する単なるツールです。Weka、Rなどの他のツールを使用できます...
新しいユーザーに関するデータがまったくない場合は、何をしても推奨を行うためにできることは何もありません。その人を他の誰とも差別化するインプットはゼロです。
ただし、優れたシステムは、最初の入力が利用可能になった後に適切な処理を実行できる必要があります。
これは本質的に分類子の問題ではありません。また、他の回答にもかかわらず、クラスタリングツールでもありません。
価格カテゴリは、使用するレック プロセスの中核ではありません。おそらく他にもデータがあると思いますが、それは何ですか？それは重要です。
最後に、Mahout を使用するかどうかは好みによって異なります。Java と Hadoop を使用する場合に使用します。また、非常に大きな入力があり、それほど多くのデータを持っている人がほとんどいない場合 (少なくとも 10M データ ポイントなど) にのみ、Hadoop を検討します。
(そうではありません。Mahout の私の推奨事項は、Hadoop よりも前のものであり、オンラインの小規模なアプリケーション向けです。Java で作業している場合は、これに本当に興味があるかもしれません。)