(я разработчик Taste, который теперь является частью Apache Mahout )
1) Вы действительно просите две вещи здесь:
а) Рекомендовать предметы, которые могут мне понравиться
б) Избранные вещи, которые похожи на вещи, на которые я сейчас смотрю.
Действительно, Mahout Taste - это все, что нужно для ответа а). Все, что он делает, поддерживает такие системы. Для начала ознакомьтесь с документацией и задайте любые вопросы по адресу mahout-user@apache.org.
.
В частности, для 1b) у Махута есть два ответа:
Если вас интересует только то, какие элементы похожи на текущий элемент, вас заинтересует абстракция ItemSimilarity в Mahout (org.apache.mahout.cf.taste.similarity.ItemSimilarity) и ее реализациях, например PearsonCorrelationSimilarity. Основываясь на наборе оценок пользовательских элементов, это может подсказать приблизительное сходство между любыми двумя элементами. Затем вы просто выберите наиболее похожие предметы. На самом деле, посмотрите на класс TopItems в Mahout, который может быстро это понять.
Но вы также можете объединить a) и b), вычислив рекомендации, затем применив реализацию Rescorer, которая затем отдает предпочтение элементам, которые похожи на просматриваемый в данный момент элемент.
2) Да, аналогичным образом, вам будет интересна абстракция UserSimilarity, реализации и т. Д. Это будет выводить сходства на основе оценок предметов. Однако Mahout не помогает вам вывести эти оценки , скажем, взглянув на поведение пользователя. Это зависит от домена и зависит от вас.
Звук сбивает с толку - читайте документы и не стесняйтесь следить за ними по адресу mahout-user@apache.org, где я могу рассказать вам больше.