我们的数据存储在s3上。我们想用mahout建立一个推荐引擎。有人能解释一下构建这样一个系统的架构吗？
qrjkbowd1#
请看这里：https://mahout.apache.org/users/algorithms/recommender-overview.html 在这里：https://mahout.apache.org/users/algorithms/intro-cooccurrence-spark.htmlmahout中最好的推荐者是spark版本的 spark-itemsimilarity 与搜索引擎一起使用，可快速扩展服务。它背后的理论允许你混合用户口味的许多指标，并考虑上下文。更具体地说，这意味着使用许多你所知道的关于用户的信息，也许是他们采取的多个动作，并使结果与上下文相匹配，比如所查看的页面的类别。
spark-itemsimilarity
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按热度按时间qrjkbowd1#
请看这里：https://mahout.apache.org/users/algorithms/recommender-overview.html 在这里：https://mahout.apache.org/users/algorithms/intro-cooccurrence-spark.html
mahout中最好的推荐者是spark版本的
spark-itemsimilarity与搜索引擎一起使用，可快速扩展服务。它背后的理论允许你混合用户口味的许多指标，并考虑上下文。更具体地说，这意味着使用许多你所知道的关于用户的信息，也许是他们采取的多个动作，并使结果与上下文相匹配，比如所查看的页面的类别。