Open Source рамки совместной фильтрации

мне было интересно, если существует каких-либо рамок с открытым исходным кодом, которые помогут мне включать в себя следующие типы функциональных возможностей на моем сайте:Open Source рамки совместной фильтрации

1) Если я просмотре конкретного продукта, я хотел бы посмотрите, какие другие продукты могут быть интересны мне. Эта информация может быть выведена путем вычисления, например, того, что другие люди в моем регионе (или любой другой характеристики моего профиля) купили в дополнение к продукту, который я просматриваю. Как и то, что делает Amazon.com.

2) Сочетание отношений между людьми на основе их профиля, взаимодействие друг с другом на веб-сайте (например, путем комментирования сообщений друг друга), использование веб-сайта с точки зрения наиболее посещаемых областей, продуктов, купленных совместно и т. д.

Я не ищу сайт с открытым исходным кодом с этой функциональностью, но что-то вроде объектной модели, в которую я могу передавать информацию о пользователях и их использование на сайте, включая правила об отношениях, а затем на более позднем этапе спрашивать это вопросы, описанные в (1) и (2) выше.

Любые указатели на технические документы/общие сведения о лучших подходах к этому, или любые связанные ссылки действительно помогут.

источник

2009-03-18 Kishnan

(Я разработчик вкуса, который теперь является частью Apache Mahout)

1) Вы действительно просят две вещи здесь: а) Порекомендуйте пункты я бы хотел б) предметы, которые ПОЛЬЗУ похоже на то, что я сейчас смотрю.

Действительно, Mahout Taste - это ответ на вопрос). Все, что он поддерживает, поддерживает такие системы. Взгляните на documentation, чтобы начать работу, и задайте любые вопросы по адресу [email protected]

Для 1b), в частности, Mahout имеет два ответа:

Если вы заинтересованы только в том, что элементы похожи на текущий элемент, вы были бы заинтересованы в ItemSimilarity абстракции в Mahout (org.apache.mahout.cf.taste.similarity.ItemSimilarity) и его реализации , как PearsonCorrelationSimilarity. Основываясь на наборе рейтингов пользовательских позиций, это может рассказать вам приблизительное сходство между любыми двумя элементами. Тогда вы просто подобрали бы самые похожие предметы. Фактически, посмотрите на класс TopItems в Mahout, который может просто быстро это понять.

Но также вы можете комбинировать a) и b), вычисляя рекомендации, а затем применяя реализацию Rescorer, которая затем выступает за элементы, похожие на элемент, просматриваемый в данный момент.

2) Да, вы также были бы интересны абстракция UserSimilarity, реализации и т. Д.Это позволит вывести сходства на основе рейтингов позиций. Mahout, однако, не помогает вам вывести эти рейтинги, скажем, глядя на поведение пользователя. Это зависит от домена и зависит от вас.

Звук запутанный - прочитайте документы и не стесняйтесь следить за [email protected], где я могу рассказать вам больше.

источник

2009-05-14 10:52:27

Я изучаю ту же тему, что и я, working on a project, чтобы помочь людям решить, как голосовать за сложные калифорнийские выборы. Вот некоторые с открытым исходным кодом для совместной фильтрации двигателей, которые я нашел: