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私は の新人ですApache Mahout。メソッドがどのように機能するか非常に混乱してGenericUserBasedRecommenderいます。例えば： 

UserSimilarity similarity =new PearsonCorrelationSimilarity (dataModel);  

UserNeighborhood neighborhood =new NearestNUserNeighborhood (2, similarity, dataModel);  

Recommender recommender = new GenericUserBasedRecommender (dataModel, neighborhood, similarity);  

Recommender cachingRecommender = new CachingRecommender(recommender);  

List<RecommendedItem> recommendations = cachingRecommender.recommend(12,10);

結果は次のとおりです。 

user4 ­­­ 10.45  

user12 7.93  

user3 ­­­2.49

しかし、私が使用する場合List<RecommendedItem> recommendations = cachingRecommender.recommend(12,5);

ありませんrecommendations。

リストされた推奨事項によって何が決定されますか? 閾値はありますか？

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これはおそらく、最近傍のしきい値が低いためです (2)。類似度を計算するために検討する類似ユーザーは、おそらく項目 5 と重複していません。

NearestNUserNeighborhood のしきい値を 2 から 5 または 10 に増やすことをお勧めします。また、LogLikelihood または Tanimoto のパフォーマンスが向上する可能性があります。

于 2014-08-07T18:05:28.660 に答える