Я ищу, чтобы создать совместное решение для фильтрации. Я вполне согласен с Java и обнаружил, что механизм рекомендаций может быть построен с использованием как Weka, так и Mahout. Я еще не построил один, поэтому с кем бы лучше начать?Weka vs Mahout для рекомендации двигателя
4
A
ответ
1
Оба должны работать нормально.
Решение о том, что использовать, вероятно, зависит в основном от того, какую другую инфраструктуру/инструменты вы планируете использовать: например, если вы используете Hadoop, то Mahout, вероятно, лучше подходит. Если вы делаете анализ в памяти, то Weka, вероятно, немного более всеобъемлющий и зрелый.
У Mahout есть и рекомендации на основе Hadoop и чистая Java (in-memory) - на самом деле это последняя. –
@SeanOwen Я не буду работать на Hadoop или с большими данными. Еще следует подумать о Махуте? Каковы преимущества и недостатки использования Маху вместо Weka на моем месте? У Маху есть хорошая документация, как Ука? Если вы сможете ответить на мои вопросы, я смогу выбрать один из них для моего проекта. – kamaci
У Weka есть больше документов и более длинная история. Для рекомендующих, я думаю, что Mahout может предложить больше; для других подходов (а не на основе Hadoop) Я думаю, что Weka - хорошая ставка. –