ベンダー推奨エンジン

Question

私はPOのポータルで作業しており、詳細はitemsとVendorです。

私はbuyerが対処する前に考えられるように、次の見積もりの​​ためにitem based Vendor recommendation engineを作ろうとしています。

は、今私は彼がすべての注文に送られたどのくらいの量

• 、後述するように評価するVendor、Itemと少数Parametersがありますか？たとえば、注文は100ですが、配送は80だけです

• 商品の品質はどのようになっていますか？どんなダメージ？例えば、注文した100から20ダメージ。

• 予想される納期に基づいて実際の納期はどのくらいですか？たとえば、5月26日を予定していましたが、5月28日にアイテムを受け取ったとします。

• などがあります。

すべてのパラメータには何らかの重要性があり、結果は100％です。

私はApache Mahoutの推奨機能について知りました。

https://mahout.apache.org/users/recommender/recommender-documentation.html

私は、下記のいくつかの質問を持っている：

1. は、複数のパラメータに勧告を提供Apache Mahoutしていますか？
2. このような状況にどう対処できますか？ガイダンスをお願いします。
3. この種の状況にはApache Mahoutが最適ですか？その他のオプションは？
4. コンテンツベースまたは共同フィルタリングですか？

Answer 1

が非常に高いです。

私は正しい選択としてMahoutを見つけません。その後、私はPostgreSQLデータベースを使用することに決めました。アプリケーションは生産上問題なく正常に動作しています。

Answer 2

あなたが参照しているページは、推奨されなくなった古いスタイルのmapreduce推奨のページです。 Mahoutは推薦のためのモデルを作成できますが、データ入力処理とサービスのシステム全体が必要です。上記のMahoutコードを使用するApache PredictionIOに構築されたエンドツーエンドのソリューションがありますが、それは必要となる他のすべてのサービスでラップされています。ここ

ユニバーサル推薦：私の場合、式と複雑でhttp://actionml.com/universal-recommender