Prediction.IOで "Universal Recommender"が使用するアルゴリズムは何ですか？

Question

良い午後

Prediction.IOの "ユニバーサル推薦（UR）" で使用される名前アルゴリズムは何ですか？

のシステム推奨のアルゴリズムが「協調フィルタリング」と「コンテンツベースのフィルタリング」であることが分かっています。

ありがとうございました！

Answer 1

Prediction.ioは、Apache Spark MLLibの交互最小二乗行列分解法（ALS）を使用しています。 Collaborative Filteringの基本的な方法の1つであり、User-based、Item-based、およびMatrix分解です。ドキュメントはhttp://spark.apache.org/docs/latest/mllib-collaborative-filtering.html

で見つけることができます。Universal Recommenderテンプレートは、「アイテム」を「購入」して「頻繁に」表示される「イベント」を計算するためにこのアルゴリズムを使用します。因数分解を使用するのは、ユニバーサル・リコメンダーの原則の原案が元の考え方で記述したものではなく、LLRの類似性を使用して統計的に重要な「事象」を見つけることです。私は行列分解とHBaseの使用の適性について疑問を持っています（代わりにRedisクラスタを使用してください）。 Universal Recommenderの一般的なアイデアについては、https://www.mapr.com/practical-machine-learningとhttp://mahout.apache.org/users/algorithms/recommender-overview.html