我正在尝试实现一个推荐系统 uisng Mahout 框架。由于我没有 Linux 机器，我无法使用 Hadoop 处理大型矩阵。（在 Windows 上安装 Hadoop 的教程对我不起作用。）
我的用户具有三种类型的功能，每种类型包含 5 到 9 个功能。我想知道我是否可以将这些功能构建到一个 FileDataModel 中，或者我是否可以单独处理每组功能并将结果组合起来。
如果后一个有效，那么我需要从之前的处理结果中获取 UserId，以便为下一组功能创建一个新的 FileDataModel。可行吗？
在这里我仍然有一些我没有找到答案的问题，希望任何人都可以帮助：在没有Hadoop的Windows环境下，Mahout实际上可以处理多少功能？在一种算法投入生产后，我们需要多久重新优化一次系统？它会自动工作吗？谢谢。