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我想使用 mahout 来帮助我下一步：我有用户、项目和偏好的矩阵。我们为所有用户和项目填写了所有分数。然后为某些用户更改某些项目的偏好分数。问题是状态变化后如何重新计算可能受最近操作影响的其他用户分数？

例如：

  state before        state changed         state after recalculation

 u1 item1 25          u1 item1 25           u1 item1  ??
 u1 item2 12          u1 item2 12           u1 item2  ??
 u1 item3 10          u1 item3 10           u1 item3  ?? 
 u2 item1 25       => u2 item1 25     =     u2 item1  ??
 u2 item2 12          u2 item2 12           u2 item2  ??
 u2 item3 10          u2 item3 10           u2 item3  ??
 u3 item1 25          u3 item1 20*          u3 item1  20 
 u3 item2 12          u3 item2 15*          u3 item2  15 
 u3 item3 10          u3 item3 10           u3 item3  10
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当偏好发生变化时，Mahout 不会以在线方式调整推荐，本质上你需要给 Mahout 完整更新的数据模型文件并再次要求它重新计算推荐模型并从中检索推荐，所以基本上作为一个排序批次过程。

有一些像：

  • File1 -> Mahout -> 推荐
  • （文件 1 + 首选项更改）-> 文件 2
  • File2 -> Mahout -> 推荐
于 2013-03-29T10:38:18.023 回答