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原标题:Implementing a Recommendation Algorithm [closed]
  • 时间:2012-05-22 23:50:40
  •  标签:
  • java

所以我想在爪哇州实施一个合作过滤算法, 类似于 Netflix s 或 StumbloUpon 推荐算法, 但我不确定我是否应该做数据库中的所有计算( Pearson Conseration, 预测计算等), 或者我是否应该加载所有必要的数据, 在爪哇州做算法 。

我认为,在java这样做的主要缺点是,我必须把所有数据都装入数据库,相反,我认为在数据库中这样做将导致非常复杂、容易出错的查询。

每种可能性有哪些其他利弊?

可在以下网页上找到“我正在实施的算法”这里

最佳回答

虽然我还没有读过算法的所有细节,但出于几个原因,我倾向于在代码中进行实际算法执行。 首先,你可能会利用这些经过良好测试的算法(或至少部分执行)的现有实施。 正如你所提到的,在数据库中添加这一逻辑可能比较复杂,更难测试。此外,如果你改变存储引擎或格式,代码可能与数据库紧密连接,使其难以再利用。

如果您正在用 java 进行算法, 您就必须从数据库中读取数据, 这可能导致大量内存数据。 您需要确保这不会成为一个限制因素 — — 您需要同时读取全部数据( 这意味着在某个时候内存将成为一个限制), 或者您可以将数据块块并平行操作吗? 如果您可以将算法的某些部分平行化, 以 Java 写入代码( 或任何您选择的语言 ), 将会更容易分割数据( 如果问题符合此框架, 您甚至可以考虑使用地图/ ruce 框架 ) 。

一般来说,我会尽量不让商业逻辑进入数据库。

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