我目前正致力于基于大量数据的匹配算法的概念。这是我的第一次。
就是这样：
=＆GT;我们希望根据他们的喜好（大小，位置，......）将房屋与人匹配
什么是更好的方法？
1）聚集所有房屋并检查该人（想要购买）所属的集群（匹配具有相同特征值的人/房屋，如大小和位置） 2）建立一个推荐人，这也需要许多过去在我们的HDSF中买房的人
使用哪种技术堆栈来获得更好的方法？
我目前正在考虑：Hadoop / Hive（存储） - Sqoop（将数据存入存储） - Mahout（分析）
非常感谢您的帮助！提前谢谢！
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我建议，基于你没有用户匹配房屋的事实，最好的方法是使用集群，一旦你有一致的集群，为每个集群分配一个类，减少分类问题。
关于堆栈，它在很大程度上取决于个人喜好和可用硬件。