मैं सिफारिश प्रणाली में व्यक्तिगत और स्टीरियोटाइप उपयोगकर्ता मॉडल दोनों के कार्यान्वयन पर काम कर रहा हूं। मैं Apache Mahout के साथ आया था लेकिन ऐसा लगता है कि यह केवल व्यक्तिगत उपयोगकर्ता मॉडल के साथ काम करता है। मेरा सवाल है कि मैं अपाचे महतो स्वाद में स्टीरियो टाइप उपयोगकर्ता मॉडल के साथ कैसे काम कर सकता हूं?
सिफारिश इंजन के लिए मेरी समझ है कि आपके पास ये मुख्य पैरामीटर हैं
- सूचना प्राप्ति की विधि (स्पष्ट या स्पष्ट)
- उपयोगकर्ता मॉडल (व्यक्तिगत या स्टीरियोटाइप)
- अनुशंसा तकनीक (सहयोगात्मक या सामग्री आधार)
उत्तर:
जवाब के लिए 0 № 1स्वाद में कमी की जा रही है। महावत ने एक बड़ा रिबूट किया है और अब Hadoop MapReduce कोड स्वीकार नहीं करता है। Hadoop MapReduce एल्गोरिदम में से कई को Mahout Samsara कोडबेस पर फिर से लिखा गया है, जो कई कम्प्यूट इंजनों पर चलने के लिए रैखिक बीजगणित प्रकार के संचालन के एक महान सौदे को वर्चुअलाइज करता है। सबसे पूर्ण स्पार्क है, जो हडोप मैपरेड्यूस की तुलना में 10 गुना तेज गति से चलता है।
प्रस्तावना के रूप में नए "अनुशंसाकर्ता" कार्यान्वयन, हालांकि उनमें ALS भी शामिल हैं, आइटम और पंक्ति समानता के लिए कोड भी है, जिसमें अनुशंसित डेटा का अर्थ आइटम और उपयोगकर्ता समानता है।
"स्पार्क-राईसिमिलरिटी" का विवरण यहाँ देखें: http://mahout.apache.org/users/algorithms/intro-cooccurrence-spark.html#2-spark-rowsimilarity
उदाहरण आपके मामले के लिए गलत है, लेकिन उपयोगकर्ता इंटरैक्शन वैक्टर को इनपुट करके उपयोगकर्ता समानता की गणना करने के लिए भी काम करता है।
ऐसा करने का एक और तरीका उपयोगकर्ता इंटरैक्शन वैक्टर को एक समानता इंजन में रखा गया है जो ल्यूक का उपयोग करता है जैसे कि सोलर या एलिटिक्सर्च। फिर एक विशिष्ट उपयोगकर्ता के डेटा के साथ क्वेरी करें और आपको समान उपयोगकर्ता वापस मिलेंगे।