隐式反馈建议 - 结果不正确

Question

我是mahout的新手，我使用给定here的parallelALS作业构建隐式反馈推荐器。我的数据集的每一行都包含user_id，product_id，preference_score（这是用户对产品的访问次数）。用户和产品ID类型很长。在过滤单次或双次访问后，我有一百万个此类数据点。

我基本上编写了一个bash脚本，它运行两个作业“parallelALS”和“recommendedfactorized”，就像示例“factorize-movielens-1M”中所示。运行脚本后，结果建议似乎有一个错误。结果的每一行的格式（如几篇博客文章中所述）似乎是： - user_id [product_id：score，...]

然而，每一行中的所有products_id都是0.我不确定这里出了什么问题。这是数据集的问题还是调整参数（alpha，lambda等）或其他问题？

Answer 1

用户和项目的ID必须是Mahout ID，表示连续的整数。您需要维护字典以将用户和项目ID映射到mahout ID（两个HashBiMaps将起作用或数据库），这是新用户经常错过的。

要确定发布输入数据的示例。