我正在尝试使用 prediction.io 构建一个混合推荐器，它充当引擎盖下 spark/mllib 之上的一个层。
我正在寻找一种在进行推荐请求时在 ALS 算法中加入基于标签的提升的方法。
使用内容信息来改进协同过滤似乎是一条常见的路径，尽管我找不到任何关于将协同算法（例如 ALS）与基于内容的度量相结合的文档。
任何关于将内容相似性与 mllib (spark) 或 mahout (hadoop) 的协作过滤相结合的示例或文档将不胜感激。
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此 PredictionIO 模板使用 Mahout 的 Spark 版本的 Correlators，因此它可以利用多个操作向用户推荐或查找类似项目。它允许您包含多个分类标签的内容来提升或过滤记录。
http://templates.prediction.io/PredictionIO/template-scala-parallel-universal-recommendation
v0.2.0 分支还具有日期范围过滤功能，并且正在开发热门项目回填。
于 2015-07-29T23:49:29.067 回答