0

For an e-commerce application, as soon as user login to app, i need to recommend the products based on user demographic information like age, location, gender.

I am familiar with mahout user based and item based recommendations. but for the given requirement these are not suitable.

Which mahout algorithm can be used for this scenario ?

4

2 回答 2

0

您可以使用K均值聚类算法，根据聚类信息，系统可以推荐产品。

请参考这里

希望这会有所帮助。

于 2013-07-16T18:06:48.040 回答
0

为此，我想聚类和分类的组合将解决您的问题。

说 A{x,y,z} B{a,b,c}

我们有两个从训练数据集中生成的模型 A 和 B。简单来说，两个集群 A 和 B。分别有 x,y,z 和 a,b,c 用户。

现在一个新用户说p登录。

我们从 A 和 B 集群中随机选择一个用户，并计算它与刚刚登录的新用户的距离。

假设 py < pc （我们必须为实际情况使用特定的距离度量）

所以 p 应该放在集群 A 中。

希望这可以帮助

于 2013-07-26T20:59:27.333 回答