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(admito que no soy un experto en bases de datos de gráficos o NoSQL, habiendo sólo se utiliza durante unos proyectos de hobby hasta ahora.)Google Prediction API vs Graph Databases for Generated Recommendations?
He estado usando tecnologías como InfiniteGraph y Stig para obtener recomendaciones - estas son las bases de datos del gráfico que supuestamente están optimizados para tareas como esta. Parece que la nueva API de Predicciones de Google es capaz de cumplir el mismo objetivo, dado que un conjunto de datos y los me gusta reales de un usuario como un subconjunto, pueden predecir lo que el usuario realmente podría querer.
¿Existe una medida segura para comparar Predicciones de Google con otras bases de datos basadas en gráficos?
Una diferencia obvia es que Google Predictions es un servicio basado en la nube mientras que otros no lo son. Sin embargo, no he visto ninguna comparación hasta ahora. –
Puede entrenar los algoritmos con un subconjunto de sus datos y probarlos con el resto. Además, no creo que las bases de datos de gráficos vengan con algoritmos de recomendación. Solo ellos proporcionan un mecanismo para implementar el suyo. A menos que estés hablando de esto (http://docs.neo4j.org/chunked/milestone/cypher-cookbook-similar-favorites.html), que es solo un ejemplo trivial, IMO. –