我是新手。
我已经使用了 mahout 的基于项目的算法和对数似然相似性度量。我在过去的帖子中读到，当推荐器处理二进制值（喜欢或不喜欢）时，最好使用对数似然相似性。我还读到 mahout 使用三个值（喜欢、不喜欢、不存在）。所以我对输入数据集文件的格式有点困惑。
输入文件格式必须是这样的吗？
userId, itemID
默认情况下的首选项是1？
我想知道是否有办法将不喜欢的信息放入数据集中。
除了输入数据集文件之外，我会是这样的：
userid, itemid, binaryPreference 1, 15, 1.0
2, 35, 0
1、25、1.0……
请帮帮我！提前谢谢！
我不确定你在哪里读到的，但它是错误的。Mahout 中没有三态“布尔”首选项。您的数据中要么有评级，要么没有，在这种情况下，你有布尔偏好，要么存在，要么不存在。没有第三种状态。
尽管看起来很奇怪，但我鼓励您尝试将“喜欢”和“不喜欢”视为相同，开始。它可能运作良好。
稍后您可以尝试在 -1 到 1 的范围内合并人工评级，或者以介于两者之间的表示喜欢、不喜欢和阴影的东西。然后，您可以尝试其他相似性指标，例如欧几里得距离，看看效果如何。
第三种可能性是建立两个推荐器：一个具有“喜欢”关联，另一个具有具有“不喜欢”关联的数据模型。您可以使用“喜欢”推荐器的输出，并通过“不喜欢”推荐器的结果过滤或修改结果。这需要一些编码，但并不难。
user@mahout.apache.org 将是跟进此问题的好地方。