마우out GenericUserBasedRecommender

Question

Apache Mahout의 새로운 기능입니다. 나는 매우 GenericUserBasedRecommender 방법이 작동하는 방법을 혼동합니다. 내가 더 recommendations 없습니다 List<RecommendedItem> recommendations = cachingRecommender.recommend(12,5);

를 사용하는 경우,

user4 ­­­ 10.45 

user12 7.93 

user3 ­­­2.49 

그러나 예를 들어 :

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); 

결과입니다.

나열된 권장 사항에 따라 결정되는 사항은 무엇입니까? 임계 값이 있습니까?

Answer 1

아마도 가장 가까운 인접 임계 값 (2) 때문일 수 있습니다. 당신은 컴퓨팅의 유사성에 대한 고려 마찬가지의 사용자는 아마 항목과 겹치는 부분이 그나마 5.

난 당신이 아마 5 또는 10 는 또한 대수 근사 또는 타니 모토 더 잘 수행 할 수 2에서 NearestNUserNeighborhood의 임계 값을 증가 좋습니다.