Java 基于内容的推荐引擎在eclipse上使用mahout

有关于在eclipse/java上使用Mahout制作基于内容的推荐系统的分步教程吗

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我曾尝试与Mahout合作制作wokring，并能够制作一个协作系统，但我想尝试制作一个基于内容的系统，我读过关于制作自定义ItemSimilarity方法的文章，最近我发现了Mahout的RowSimilarityJob，我对使用mahout比较陌生，有人能帮我了解一下如何使用这个函数吗？

实际上，itemSimilarity的工作是1）在旧的即将被弃用的Hadoop MapReduce代码中，2）以一种相当简单的方式找到2个类似的文档。该作业有一个新的Spark版本，名为

Spark itemSimilarity

，其功能大致相同，但只支持相似性的LLR分数

除非你将它合并到一个更大更复杂的推荐程序中，否则我建议你只使用Elasticsearch或Solr按内容查找类似的项目。他们有非常灵活的更稳健的方法。在核心部分，他们都使用Lucene，这是一种卓越的knn引擎（k-最近邻），用于处理稀疏数据

KNN是您想要的algo类型，给定一个具有多个内容字段的项，哪些项最相似

Elasticsearch和Solr也有高性能和高度可扩展的服务器。此外，他们不需要不断的训练。只需为每个项目添加一个新文档，它们将以增量方式索引，因此查询结果最终将包括较新的文档，而无需培训步骤

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但是要知道，如果你有正确的数据，基于内容的推荐很少能像协作过滤那样好。可以说，现代多模式CF推荐程序的最佳开源示例是Universal recommender（基于Mahout和Apache PredictionIO）：

啊，那么RowSimilarityJob和ItemSimilarity在Hadoop的旧版本中？啊，那么RowSimilarityJob和ItemSimilarity在Hadoop的旧版本中？我更想做一个简单的，一般的想法是有食谱和它的成分，根据这些成分做一个推荐，我应该用jsut编码这个表单scratch，还是有一个我可以使用的库，我只和那些用评分作为相似性的推荐人玩过。谢谢你的回复。你需要的只是一个搜索引擎。执行所谓的“更像这样”查询，使用用户正在查看的配方作为查询。搜索引擎将返回最相似的配方。你可以通过允许人们点击一种配料，找到含有该配料的其他食谱，或者将结果倾斜到一些元数据中，如“沙漠vs主菜”，等等，来实现这一点。您必须学习如何查询“更像这样”或查询由成分过滤或由某些元数据增强的食谱，但您需要的一切都在Elasticsearch和Solr中。