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(ammetto non sono un esperto in database del grafico o NoSQL, avendo usato solo per un paio di progetti hobby finora.)Google Prediction API vs Graph Database per suggerimenti generati?
Sto usando tecnologie come InfiniteGraph e Stig per le raccomandazioni - questi sono database del grafico che presumibilmente sono ottimizzati per compiti come questo. Sembra che la nuova API di Google Predictions sia in grado di offrire lo stesso scopo: dati un set di dati e i veri like dell'utente come sottoinsieme, essere in grado di prevedere ciò che l'utente potrebbe realmente piacere.
Esiste una metrica sicura per confrontare le previsioni di Google con altri database basati su grafici?
Una differenza ovvia è che Google Predictions è un servizio basato su cloud mentre altri no. Non ho visto alcun confronto fino ad ora però. –
È possibile addestrare gli algoritmi con un sottoinsieme dei dati e verificarli con il resto. Inoltre, non pensavo che i database del grafico fossero dotati di algoritmi di raccomandazione. Solo loro forniscono un meccanismo per implementare il tuo. A meno che tu non stia parlando di questo (http://docs.neo4j.org/chunked/milestone/cypher-cookbook-similar-favorites.html), che è solo un esempio banale, IMO. –