neo4j与mahout的比较

我正在建立一个推荐系统

我发现neo4j和mahout是构建推荐系统的最佳解决方案

但我无法清楚地区分这两者的优势和相关问题

有人能给我一个neo4j和mahout的比较吗

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哪一个最适合构建推荐系统？

这是一个深刻的问题，如果没有更多关于您想要什么样的推荐系统、您需要什么样的可扩展性、您的硬件/软件/平台配置是什么样子的信息，就无法具体回答

但让我来考虑一下：问题不是比较neo4j和mahout，而是比较neo4j和hadoop。MAHOUT通常运行在Hadoop基础结构之上，因此，与Hadoop一起使用的所有假设和实现约束都是最重要的考虑因素，而不仅仅是原始图形层实现差异。 您应该阅读更多关于hadoop的内容——它所采用的数据存储和管理方法与neo4j完全不同。两者都有各自的优点和缺点，整本书都可以而且已经写过hadoop所采用方法的优点和缺点。简单的版本是，如果您需要巨大的可伸缩性，并且您拥有巨大的数据集，那么hadoop可以在这些环境中正常工作；neo4j不承诺超过数十亿或数百亿个节点的可伸缩性，它所承诺的可伸缩性与hadoop大不相同

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你应该多读一些关于这个话题的书，或者进一步完善你的问题，以防止人们陷入关于什么更好的争论。考虑到您的所有详细信息，可能有更好的选择，但我们没有这些详细信息。

我认为reco4.com同时使用mahout和Neo4j，也许您可以在那里查看。谢谢@frobberoffits，我是这方面的新手，我正在试验mahout和Neo4j。据我所知，可伸缩性是neo4j的主要问题。但其优势在于图形数据库的强大功能。是这样吗？但mahout要求提供的数据是某种特定的格式（如csv）。那么，在neo4j之上使用mahout来构建协同过滤是否明智呢？可伸缩性并不是图形数据库的主要问题，这是一个独立的问题。Hadoop提供了一种可伸缩性，neo4j提供了另一种可伸缩性。我要强调的是，为了以一种有帮助的方式讨论这个问题，人们需要更多关于你的情况的信息。我有一个用户数据列表：用户名、年龄、性别、地址、位置等，还有一组产品数据：产品名称、成本、，描述等现在我想建立一个推荐引擎，将能够：1找出类似的产品，2为用户推荐产品列表中的相关产品