我修改了NearestNUserNeighborhoud，为属于信任网络的用户增加了一些额外的价值。信任网络位于数据库（MySQL）中。
当我为某些用户推荐项目时，它运作良好并提供建议。
然而，当我评估RMSE在对用户的数据库/信任网络中的用户进行比较时非常慢。 （它运行了数千个选择语句）
第一个数据模型位于csv文件上，它位于userid itemid rating的形式上。数据库中的数据模型是truster trustee形式。
您建议在合理的时间内评估RMSE？
答案 0 :(得分：1)
mahout评估算法可以利用并行处理。您可以在具有更多内核的更大机器上运行它。但是，似乎您的问题是数据库访问。确保您有一个prepare语句并只调用数据库。 （不要一直做准备声明）。
更好的解决方案是在Map中加载您的信任用户在内存中（使用Trove library，它消耗更少的内存），并在内存中进行检查，而不是从数据库中进行检查。