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Mahout各种推荐器主要特点

Candy_Desire
 Candy_Desire
发布于 2014/10/30 14:22
字数 237
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Mahout有很多推荐的实现,下面对各自特点进行介绍:
1、GenericUserBasedRecommender: 

基于用户的推荐,用户数量相对较少时速度较快。 
2、GenericItemBasedRecommender:

基于物品的推荐,物品数量较少时速度较快,外部提供了物品相似度数据后会更加有效率。 
3、SlopeOneRecommender:

基于slope-one算法(想想那个填空的表格吧)的推荐,在线推荐或更新比较快,需要先下大量的预处理运算。物品数量相对较少时使用比较合适。 
4、SVDRecommender:

效果不错,和slope-one一样,事先需要大量的预处理运算。 
5、KnnItemBasedRecommender:

基于最近邻算法的推荐器,物品数量较小时表现良好。 
6、TreeClusteringRecommender:

基于聚类的推荐器,在线推荐较快,同时也需要事先大量预处理运算,用户数量相对较少时表现良好。


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Candy_Desire
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