machine-learning - Mahout での推奨事項として UserSimilarity と ItemSimilarity を組み合わせる

Question

2 つの別々の Mahout レコメンダーをセットアップしました。1 つはユーザーの類似性に基づいてレコメンデーションを提供し、もう 1 つはアイテムの類似性に基づいてレコメンデーションを提供します。私が本当に必要としているのは、レコメンデーションを 1 つだけではなく両方のディメンションに基づいて行うレコメンデーションです。

ドキュメントを調べたところ、複数の次元を考慮した Recommender の実装を見つけることができませんでした。UserSimilarity レコメンデーション セットと ItemSimilarity レコメンデーション セットからセットの交差を取得することで、基本的なバージョンを自分で実装できますが、それは間違いなく最善の方法ではありません。

Answer 1

いいえ、プロジェクトには存在しません。作品と合わせてもいいと思います。最終的には加重平均に基づいており、加重はユーザー間およびアイテム間の類似性などの積です。これは実行時に計算するには遅すぎることに気付くかもしれませんし、より「全体的な」モデルが必要な場合は、とにかく潜在因子モデルの方が興味深いことに気付くかもしれません。しかし、私はそれを試していません。