28、用户与物品推荐器的实用考量及评估

用户与物品推荐器的实用考量及评估

在推荐系统的实际应用中，用户推荐器和物品推荐器各有优劣，需要根据具体情况进行选择和优化。下面我们将详细探讨它们的特点、构建方法以及评估方式。

1. 用户与物品推荐器的特点

• 物品推荐器 ：计算所有物品的成对差异是一项耗时的工作，但物品之间的成对差异随时间相对稳定，差异矩阵只需定期计算，也能轻松增量更新。不过，其运行时间会随存储物品数量的增加而增加。
• 用户推荐器 ：在用户数量远小于物品数量的情况下，用户推荐器可能更高效，例如内容聚合网站。

2. 使用Mahout构建用户推荐器

Mahout库提供了许多内置类，可用于构建自定义推荐引擎，其构建推荐器的功能位于 org.apache.mahout.cf.taste 命名空间。以下是使用Mahout构建用户推荐器的具体步骤：
- 加载数据 ：使用 FileDataModel 类加载MovieLens数据。

(defn load-model [path]
  (-> (io/resource path)
      (io/file)
      (FileDataModel.)))

• 生成推荐 ：使用欧几里得距离计算用户相似度，选择最相似的10个用户作为邻居，构建推荐器并生成推