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我们如何根据用户喜欢或浏览历史在 Apache Mahout 上运行推荐系统？简而言之，在基于内容的网站上，95% 的流量来自非登录用户，他们将来自搜索引擎。它们只有这样我们才能通过使用 IP 来使它们独一无二。Apache Mahout 上是否有我们可以找出用户相似的浏览行为并推荐相关内容的地方？

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一个简单但可能非常有效的起点是使用 IP 地址作为用户 ID（解释为长），并将喜欢或浏览的页面用作项目。我什至会忘记分配评级。

然后GenericBooleanPrefItemBasedRecommender在 Mahout 中使用加上一个合适的相似性指标，比如LogLikelihoodSimilarity在适合你的任何东西之上DataModel，你就差不多了。

于 2011-06-07T10:49:35.130 回答