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我想为我的网站（工程项目）开发实时分析工具。我的应用程序将使用 JAVA-EE 和 maven 编写。我找到了三个工具（主题）。我知道 PredictionIO 正在使用 Apache Mahout。但我无法决定使用哪种算法。如果有人知道这种算法的优缺点是什么，让他们写出来。你觉得哪个最好？

我正在从源代码安装 predictionIO。我已成功下载并完成了 predictionIO 安装。我现在正在尝试安装依赖项（Spark、Elasticsearch、HBase），但我遇到了每个依赖项的错误。以下是我在执行 pio status 时面临的问题： 1 - 无法找到正确的 Apache Spark 安装 2 - 它也无法找到元数据文件。

我没有更改任何默认设置。我正在使用 Windows 8.1。在本地主机上，我正在运行 IIS。在 127.0.0.1:8888 我运行 ipython 笔记本。

请帮助我如何在我的机器上启动和运行 predictionIO。谢谢

我正在为prediction.io开发一个模板，但我在使用 Spark 时遇到了麻烦。

我不断收到一个scala.MatchError错误：这里有完整的要点

代码github源码在这里

为了进行评估，我需要将评级分为训练组和测试组。为了确保每个用户都包含在培训中，我将所有用户的评分分组在一起，然后对每个用户进行拆分，然后将拆分合并在一起。

也许有更好的方法来做到这一点？

我正在试用最新版本的 prediction.io（0.9.1 版）。我按照本页中的教程安装了预测 io 及其依赖项：http: //docs.prediction.io/install/install-linux/

我已将predictionio/bin目录的路径添加到我的.bashrc文件中，以便我可以从终端使用命令行工具：

执行时我得到以下信息pio-start-all：

执行java -version返回以下内容：

执行pio status返回以下内容：

接下来我得到一个通用模板。我从主目录执行了这个命令，所以RecommendationApp完成后我得到了一个目录：

接下来我创建了一个新的预测 io 应用程序：

这将返回以下内容：

接下来，我导航到RecommendationApp引擎目录并下载示例数据：

然后我使用 python 导入它：

这样就成功导入了数据。

接下来我更新了engine.json文件以匹配我之前创建的应用程序的 ID。

然后我执行了pio build. 这花了一段时间，但它最终返回以下内容：

最后这是我的问题所在。执行pio train结果如下：

基本上它无法识别我提供的 appId。但是执行pio app list显示ID确实是3。

有任何想法吗？

我正在按照本教程调试电子商务推荐引擎 http://docs.prediction.io/resources/intellij/

完成所有设置并运行调试后，我收到此错误，有什么建议可以解决这个问题吗？我可以通过IDEA的类查找找到这个类，错误只在运行调试时出现。

我正在使用 PredictionIO 构建推荐系统，使用此模板进行学习： https ://templates.prediction.io/PredictionIO/template-scala-parallel-ecommercerecommendation

对于每个网站，我创建一个带有 access_token 的 PredictionIO 应用程序，它必须在命令行中输入

我的问题是，我如何在 PHP 代码中运行和获取它？

我最近安装了 PredictionIO。

我想要实现的是：我想根据文本中包含的单词对内容进行分类。但是如何将原始推文等数据导入 PredictionIO？是否可以让 PredictionIO 遍历内容并找到强词并将它们分类？

我想得到的是这样的：Query for Boston Red Sox -->应该出现的关键字是：baseball, Boston, sports, ...

我正在使用 PredictionIO 进行推荐，现在我想运行自动部署，我使用

但它继续运行，并没有部署在 0.0.0.0:8000

当我复制

到终端，效果很好

我猜想以某种方式 PredictionIO 没有正确设置路径变量。

我使用方法 2 从这里的链接安装 PredictionIO：PredictionIO

一切都安装正确，但是当我输入pio它时说找不到命令。这就是我所看到的：

当我尝试从 finder 启动 pio 时，我得到了这个：

有点失落，我在这里做错了什么？

我在机器学习和预测方面工作了大约一个月。我尝试过 IBM watson 与 bluemix、amazon 机器学习和 predictionIO。我想要做的是根据其他字段预测一个文本字段。我的 csv 文件有四个text fields命名Question,Summary,Description,Answer和大约 4500 行/Recrods。上传的数据集中没有数字字段。典型记录如下所示。

在 IBM watson 上，我在他们的论坛中发现了一个问题，并且回复说现在无法上传自定义语料库。然后我转向亚马逊机器学习。我遵循了他们的文档，并能够使用 api 在自定义应用程序中实现预测。我对movielens数据进行了测试，一切都是数字的。我使用他们的python-boto库成功上传了数据并获得了电影推荐。当我尝试上传我的 csv 文件时，我遇到的问题是no text field can be selected as target. 然后我添加了对应于csv中每个值的数值。这个方法使预测成功，但准确性不对。可能是 csv 必须以更好的方式格式化。

下面粘贴了来自movielens 数据的记录。它说用户 ID 196 在时间（unix 时间戳）881250949 时给了电影 ID 242 两星评级。

目前我正在尝试predictionIO。如使用推荐模板的文档中所述，movielens 数据库的测试成功运行，没有出现问题。但是仍然不清楚基于其他文本字段预测文本字段的可能性。

预测是仅在数字字段上运行，还是可以根据其他文本字段预测文本字段？