¿Es posible crear sistemas de recomendación combinando datos de Twitter / Facebook y datos de preferencia del cliente? Si es así, ¿con qué herramientas?

Posible, sí. Pero difícil, ya que necesita convencer a suficientes personas para que le den primero sus tokens de Facebook y Twitter, lo cual es un desafío que la mayoría de las aplicaciones de recomendación de consumidores fallaron.

Suponiendo que de alguna manera convences a millones de personas para que te brinden datos, el resto es minería de datos. Con Facebook obtienes acceso a los gustos de las personas y a más y más datos semánticos, lo que es ideal para que los motores de recomendación los procesen.
Twitter es más difícil ya que necesitarás algún tipo de procesador de lenguaje natural para extraer datos de miles de tweets. Hay empresas que han desarrollado dicha tecnología, por lo que podría tener sentido comprarla en lugar de desarrollar esta parte.

La combinación de los datos de fb / twitter y otros perfiles también puede ser un desafío. En Filmaster tendemos a crear perfiles de usuario más abstractos combinando información de múltiples fuentes y poniendo pesos universales en estas entradas.

Larga historia corta: posible pero requiere meses, si no años de arduo trabajo. ¡Buena suerte!

Los sistemas de recomendación son algo que sugiere elementos o predice la ‘calificación’ o ‘preferencia’ de un elemento a los usuarios. Los datos apropiados son esenciales para construir cualquier sistema de recomendación adecuado. Convencionalmente, varias plataformas usan los datos de preferencia del cliente para este propósito. Pero el uso de datos de Twitter / FB podría ser una adición de valor a los datos convencionales. Estos datos podrían usarse para modelar temas y podrían agregarse a los datos convencionales que a menudo son escasos. Hay muchos artículos de investigación en esta área, como

http://www.cs.utexas.edu/~ml/pap

[1402.6238] Mejora de los recomendaciones basados ​​en el filtrado colaborativo mediante el modelado de temas