記事/ニュース推奨エンジンを実装する必要があるプロジェクトに取り組んでいます。いろいろな方法（アイテムベース、ユーザーベース、モデルCF）を組み合わせようと考えているのですが、使用するツールについて質問があります。
私の調査によると、Lucene は間違いなくテキスト処理のツールですが、レコメンデーションの部分については、それほど明確ではありません。テキストの類似性に基づいて記事にアイテム CF を実装したい場合:エンジン）、検索の問題に本当に近いので、solrの方が良いと思いますよね？- 2 つのツールの時間処理の違いは何ですか (Mahout はバッチ処理と Solr リアルタイム処理が多いと思います) - Lucene からテキストの距離を直接取得できますか (Lucene と比較して solr の付加価値が何であるかは明確ではありません)。- より高度な方法 (行列因数分解に基づくモデル) については、Mahout を使用しますが、solr にコンセプト/タグを発見するための SVD のような機能はありますか?
ご協力いただきありがとうございます。