Mahout 简明教程

Mahout - Recommendation

本章涵盖了流行的机器学习技术 recommendation, 、其机制，以及如何编写实现 Mahout 推荐的应用程序。

Recommendation

您是否曾想过亚马逊如何想出推荐的一系列商品，以此吸引您注意您可能感兴趣的特定产品！

假设您想从亚马逊购买“Mahout in Action”这本书：

除了所选产品，亚马逊还显示了一系列相关推荐商品，如下所示。

此类推荐列表借助于 recommender engines 生成。Mahout 提供了几种类型的推荐引擎，例如：

user-based recommenders,
item-based recommenders, and
several other algorithms.

Mahout Recommender Engine

Mahout 拥有一个非分布式、非基于 Hadoop 的推荐引擎。您应该传递一个包含用户对商品首选项的文本文档。此引擎的输出将是特定用户对其他商品的估计首选项。

Example

考虑一个销售消费商品（例如手机、小工具及其配件）的网站。如果我们希望在这样一个网站中实现 Mahout 的功能，那么我们可以构建一个推荐引擎。此引擎会分析过去用户的购买数据，然后基于其推荐新产品。

Mahout 提供的构建推荐引擎的组件如下：

DataModel
UserSimilarity
ItemSimilarity
UserNeighborhood
Recommender

从数据存储，准备数据模型并将其作为输入传递给推荐引擎。推荐引擎为特定用户生成推荐。以下是推荐引擎的架构。

Architecture of Recommender Engine

Building a Recommender using Mahout

以下是开发一个简单推荐引擎的步骤：

Step1: Create DataModel Object

PearsonCorrelationSimilarity 类的构造函数需要一个数据模型对象，该对象包含一个文件，其中包含产品的用户、商品和首选项详细信息。以下为数据模型文件示例：

1,00,1.0
1,01,2.0
1,02,5.0
1,03,5.0
1,04,5.0

2,00,1.0
2,01,2.0
2,05,5.0
2,06,4.5
2,02,5.0

3,01,2.5
3,02,5.0
3,03,4.0
3,04,3.0

4,00,5.0
4,01,5.0
4,02,5.0
4,03,0.0

DataModel 对象需要文件对象，其中包含输入文件的路径。如下所示，创建 DataModel 对象。

DataModel datamodel = new FileDataModel(new File("input file"));

Step2: Create UserSimilarity Object

使用 PearsonCorrelationSimilarity 如下所示创建 UserSimilarity 对象：

UserSimilarity similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(datamodel);

Step3: Create UserNeighborhood object

此对象计算用户相对于给定用户的“邻域”。有两种类型的邻域：

NearestNUserNeighborhood - 此类计算一个包含给定用户最近 n 个用户的邻域。“最近”由给定的 UserSimilarity 定义。
ThresholdUserNeighborhood - 类计算了所有与给定用户相似度满足或超过特定阈值的用户的邻域。相似度由给定的 UserSimilarity 定义。

这里我们使用 ThresholdUserNeighborhood 并将偏好限制设置为 3.0。

UserNeighborhood neighborhood = new ThresholdUserNeighborhood(3.0, similarity, model);

Step4: Create Recommender Object

创建 UserbasedRecomender 对象。将上述创建的所有对象传递给它的构造函数，如下所示。

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

Step5: Recommend Items to a User

使用 Recommender 界面的 recommend() 方法向用户推荐产品。该方法需要两个参数。第一个表示要向其发送推荐的用户 ID，第二个表示要发送的推荐数。以下是 recommender() 方法的使用方法：

List<RecommendedItem> recommendations = recommender.recommend(2, 3);

for (RecommendedItem recommendation : recommendations) {
   System.out.println(recommendation);
 }

Example Program

下面是一个设置推荐的示例程序。为用户 ID 为 2 的用户准备推荐。

import java.io.File;
import java.util.List;

import org.apache.mahout.cf.taste.impl.model.file.FileDataModel;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.neighborhood.ThresholdUserNeighborhood;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.recommender.GenericUserBasedRecommender;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.similarity.PearsonCorrelationSimilarity;

import org.apache.mahout.cf.taste.model.DataModel;
import org.apache.mahout.cf.taste.neighborhood.UserNeighborhood;

import org.apache.mahout.cf.taste.recommender.RecommendedItem;
import org.apache.mahout.cf.taste.recommender.UserBasedRecommender;

import org.apache.mahout.cf.taste.similarity.UserSimilarity;

public class Recommender {
   public static void main(String args[]){
      try{
         //Creating data model
         DataModel datamodel = new FileDataModel(new File("data")); //data

         //Creating UserSimilarity object.
         UserSimilarity usersimilarity = new PearsonCorrelationSimilarity(datamodel);

         //Creating UserNeighbourHHood object.
         UserNeighborhood userneighborhood = new ThresholdUserNeighborhood(3.0, usersimilarity, datamodel);

         //Create UserRecomender
         UserBasedRecommender recommender = new GenericUserBasedRecommender(datamodel, userneighborhood, usersimilarity);

         List<RecommendedItem> recommendations = recommender.recommend(2, 3);

         for (RecommendedItem recommendation : recommendations) {
            System.out.println(recommendation);
         }

      }catch(Exception e){}

   }
  }

使用以下命令编译程序：

javac Recommender.java
java Recommender

它应生成以下输出:

RecommendedItem [item:3, value:4.5]
RecommendedItem [item:4, value:4.0]