私は自分の e コマース サイト (服/T シャツの販売) のレコメンデーションを行おうとしています。ウェブサイトに関連するレビューや評価はありません。ユーザーは、製品を気に入って、プロファイル設定にキーワード (例: ラウンド ネック、ポロ、カジュアル、ジーンズ、パーティー ウェアなど) を追加して、好みをカスタマイズできます。
類似度の計算中にユーザーの製品の好みを含めるように mahout アイテム ベースのレコメンダーをカスタマイズしようとしています。ItemSimilarity インターフェイスには、アイテム間で比較するためのメソッドしかありません。ユーザーの好みが製品の属性と一致する場合にブーストを追加できるように、類似性を計算しているユーザーの情報/属性が必要です。基本的に、ユーザーの属性と製品の属性を一致させ、類似値を変更するために計算を行います。同じことを説明する記事やチュートリアルはありますか? mahout を使用してこれを実現する方法を誰かが説明してくれると、本当に助かります。コンテンツベースのレコメンデーションを行う他のライブラリはありますか? よろしくお願いします。