实现推荐算法
实现推荐算法
提问于 2012-05-23 07:50:40
好的，所以我想用Java实现一个协同过滤算法，类似于Netflix或StumbleUpon的推荐算法，但是我不确定是否应该做所有的计算(皮尔逊相关、预测计算等)。在数据库上，或者我是否应该加载所有必要的数据并在Java中执行算法。
我认为在java中这样做的主要缺点是我必须加载所有的数据，相反，我认为在数据库中这样做会导致非常复杂的、容易出错的查询。
每种可能性都有哪些其他的优点或缺点？
我正在实现的算法可以在here中找到。
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2012-05-23 08:16:00
虽然我还没有读过算法的所有细节，但出于几个原因，我倾向于用代码实现实际的算法。首先，您可以利用这些算法的现有实现(或至少部分实现)，这些实现都经过了良好的测试。正如您所提到的，将此逻辑添加到数据库可能很复杂，并且更难测试。此外，如果更改存储引擎或格式，代码可能会与数据库紧密耦合，从而难以重用。
如果你用java做算法，你将不得不从数据库中读出数据，这可能会导致内存中的大量数据。您需要确保这不会成为一个限制因素--您是否需要一次读取所有数据(这意味着在某一时刻RAM将成为一个限制)，或者您是否可以将数据分块并并行化操作？如果您可以并行化算法的各个部分，用Java (或您选择的任何语言)编写代码将使拆分数据变得更容易(如果问题适合Map/Reduce框架，您甚至可以考虑使用该框架-在这里，我还没有通读算法细节)。
通常，我会尝试将业务逻辑排除在数据库之外。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/10711660
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