【摘 要】
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讨论基于Mahout的推荐系统开发过程,以我校学生对学校食堂各就餐窗口进行评分为例,通过建立实验系统,利用Mahout推荐系统引擎提供的API分析实验数据。该实验样例完整地阐述创
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讨论基于Mahout的推荐系统开发过程,以我校学生对学校食堂各就餐窗口进行评分为例,通过建立实验系统,利用Mahout推荐系统引擎提供的API分析实验数据。该实验样例完整地阐述创建自己的推荐引擎构造器的过程。本实验采用常用的协同过滤推荐算法,协同过滤推荐算法主要包括基于用户的协同过滤,基于物品的协同过滤以及SlopeOne推荐算法。搭建自己的开发环境,基于相似度算法模型和推荐算法,使用7种不同组合进行对比实验。使用查准率和召回率两个指标对7种算法组合进行评估。采用欧氏距离用户相似度,基于用户和物品的推荐算
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