mahout学习-1

一. 安装软件

需要安装如下文件：

java， Eclipse， Maven，Hadoop，mahout

二. 推荐系统简介

每天，我们都会对一些事物表达自己的看法，喜欢，或不喜欢，或不在乎。这些都在无意识地发生。当你从电台听到一首歌曲的时候，要么会注意到它（因为它好听或它难听），要么完全不会注意它。对其他事物也是如此，像T-shirt, 色拉，发型，电视节目等等。

尽管人们的品味不同，但是他们都遵从某种模式，人们若喜欢某件事物，若现在有另一个事物与起相似，那么人们对该事物也会表现喜欢的态度。因为我喜欢bacon-lettuce-and-tomato三明治，所以你可以猜测我也喜欢club三明治，因为这两种三明治很相似。

相应的，人们倾向于喜欢与其喜欢相似事物的其他人所喜欢的事物。

我们可以使用这些模式来预测喜欢或不喜欢。当我们放一个陌生人在你面前的时候，当问你他是否喜欢指环王III时，你没有其他办法，只能猜测，但是，若他告诉我们他喜欢指环王I和指环王II时，那么若他不喜欢指环王III的话，你会很震惊。

推荐即是预测这些品味模式，然后使用这些模式来发现你所不知道的新的或想要的事物。

前面提到过，我们可以从和我们品味相似的人那里来发现我们喜欢的事物，另一方面，我们可以寻找与已经喜欢的事物相似的事物。这两种类型是推荐引擎算法中最广泛的类别：
“基于用户”的推荐和“基于事件”的推荐

以下介绍一个推荐系统实例，主要用来mahout工程在Eclipse下建立以及运行

1.首先，准备好输入的数据。在本实例中，保存在文件intro.csv中。

1,101,5.01,102,3.01,103,2.52,101,2.02,102,2.52,103,5.02,104,2.03,101,2.53,104,4.03,105,4.53,107,5.04,101,5.04,103,3.04,104,4.54,106,4.05,101,4.05,102,3.05,103,2.05,104,4.05,105,3.55,106,4.0

其中，第一列是：User ID， 第二列是：Item ID， 第三列是：Preference Value

2.创建一个推荐系统工程，输入如下代码：

import org.apache.mahout.cf.taste.impl.model.file.*;import org.apache.mahout.cf.taste.impl.neighborhood.*;import org.apache.mahout.cf.taste.impl.recommender.*;import org.apache.mahout.cf.taste.impl.similarity.*;import org.apache.mahout.cf.taste.model.*;import org.apache.mahout.cf.taste.neighborhood.*;import org.apache.mahout.cf.taste.recommender.*;import org.apache.mahout.cf.taste.similarity.*;import java.io.*;import java.util.*;public class RecommenderIntro {public static void main(String[] args) throws Exception{DataModel model = new FileDataModel(new File("intro.csv"));UserSimilarity similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(model);UserNeighborhood neighborhood = new NearestNUserNeighborhood(2, similarity, model);Recommender recommender = new GenericUserBasedRecommender(model, neighborhood, similarity);List<RecommendedItem> recommendations = recommender.recommend(1, 1);for(RecommendedItem recommendation : recommendations){System.out.println(recommendation);}}}

DataModel model = new FileDataModel(new File("intro.csv"));

该句表示加载数据文件

Recommender recommender = new GenericUserBasedRecommender(model, neighborhood, similarity);

表示创建推荐引擎

List<RecommendedItem> recommendations = recommender.recommend(1, 1);

表示对于用户1，推荐1件物品

3.运行结果

2013-7-31 21:43:18 org.slf4j.impl.JCLLoggerAdapter info
信息: Creating FileDataModel for file intro.csv
2013-7-31 21:43:19 org.slf4j.impl.JCLLoggerAdapter info
信息: Reading file info...
2013-7-31 21:43:19 org.slf4j.impl.JCLLoggerAdapter info
信息: Read lines: 21
2013-7-31 21:43:19 org.slf4j.impl.JCLLoggerAdapter info
信息: Processed 5 users
RecommendedItem[item:104, value:4.257081]

若把

List<RecommendedItem> recommendations = recommender.recommend(1, 1);

改为：

List<RecommendedItem> recommendations = recommender.recommend(1, 2);

表示向用户1推荐2件物品

输出结果如下：

2013-7-31 21:55:13 org.slf4j.impl.JCLLoggerAdapter info
信息: Creating FileDataModel for file intro.csv
2013-7-31 21:55:14 org.slf4j.impl.JCLLoggerAdapter info
信息: Reading file info...
2013-7-31 21:55:14 org.slf4j.impl.JCLLoggerAdapter info
信息: Read lines: 21
2013-7-31 21:55:14 org.slf4j.impl.JCLLoggerAdapter info
信息: Processed 5 users
RecommendedItem[item:104, value:4.257081]
RecommendedItem[item:106, value:4.0]

注：

在把mahout的工程文件导入Eclipse时，可能会出现错误，具体错误忘了记下来了，我的解决方法是：

把Windows ——> Preferences ——>Maven ——> User Setting 设置为Maven安装的文件位置。如下图所示