рекомендация mahout с 3 столбцами без предпочтений

Я должен рекомендовать видео пользователям. У меня есть файл csv, содержащий userId, videoId, productId. Под идентификатором продукта присутствует много похожих видео. Нравиться:

идентификатор пользователя, идентификатор видео, идентификатор продукта

1 2 1

1 3 1

1 5 2

2 7 2

2 8 1

2 2 1

для большей ясности я снова факторизую это:

отношения пользователя и видео:

идентификатор пользователя

1 2

1 3

1 5

2 7

2 8

2 2

рассмотрим пользователя и видео: как мы видим, пользователь 1 похож на пользователя 2 на основе видеоидентификатора 2, поэтому я рекомендую пользователю 1 посмотреть видео 7 и 8. просто :)

Но суть в том, что фактический продукт и видеоданные выглядят следующим образом:

идентификатор продукта

2 1

3 1

5 2

7 2

8 1

2 1

4 1

6 1

видео 4 и 6 также подпадают под productid 1. Подумайте, если пользователь 1 придет и увидит videoid 2, мне придется рекомендовать 7,8 (на основе похожего пользователя) и 4,6 (на основе похожего видео для того же продукта, но отсутствует в фактическом csv).

Мой вопрос:

1. мне нужно факторизовать csv.

2. какой лучший алгоритм для этого.

3. после получения видео результатов, как их ранжировать