Spark MLlib Library не предоставляет библиотеки для контентных систем рекомендаций?

Question

Я пытаюсь использовать spark mllib для реализации системы рекомендаций на основе контента.

Я только что понял, что они предлагают только реализацию чередующихся наименьших квадратов (ALS).

Правильно ли мое понимание?

Предоставляет ли какая-либо другая структура библиотеки для реализации рекомендаций, основанных на контенте?

Рекомендации:

• https://databricks-training.s3.amazonaws.com/movie-recommendation-with-mllib.html
• http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-guide.html

Answer 1

Spark ML/MLLib не предоставляет готовую реализацию контент-совместной фильтрации (CBF) из-за особенностей техники. CBF нуждается в некотором тяжелом проектировании и создании профиля.

Таким образом, универсальный метод такой используется в ALS Матричная факторизация, которую пока невозможно обобщить в этом контексте.

тем не менее, spark обеспечивает основную часть в создании таких рекомендаций.

Answer 2

В качестве альтернативы вы можете посмотреть на универсальный рекомендатель. Это обеспечивает основу для создания рекомендаций, основанных на нескольких функциях.