Question

首先是mahout，apache，maven等的新手 - 如果有一些是明显的，那么道歉。

我有一个典型的市场篮子数据集，即

user1，item1

user1，item2

user2，item1

user2，item3

user3，item2

我的查询 - 对user3有什么建议？（是的，我知道答案是第1项！）。

如何在Mahout中使用它？我查看了页面 - https://cwiki.apache.org/MAHOUT/recommender-documentation.html - 这非常有用 - 但是当我想要有趣的位 - 即如何构建相关数据时 - 它说：

// Construct the list of pre-computed correlations
Collection<GenericItemSimilarity.ItemItemSimilarity> correlations =
          ...;
ItemSimilarity itemSimilarity =
          new GenericItemSimilarity(correlations);

我要计算的位是缺失的...... !!!

虽然这完全是错误的做法，但我按摩我的数据集看起来与movielens结构相同（给出5作为评级，但实际上它应该是二进制真实的），但所有用户的所有建议都是始终是相同的产品清单。

请问任何建议？

Answer 1

（这个数据太少了，我不知道推荐人实际上会推荐第1项。）

如果您已经预先计算了项目项目的相似性，那么您引用的代码片段就是您所使用的代码段。你没有这里;你有用户项关联。当然，您的意思是从这些数据中计算出这些相似之处，并将其用于推荐？

虽然您可以通过编程方式执行此操作，但我建议您使用数据制作简单的文本文件会更快...

1,1
1,2
2,1
2,3
3,2

然后使基于项目的推荐者具有对数似然相似性：

DataModel model = new FileDataModel(new File("yourdata.txt"));
ItemSimilarity similarity = new LogLikelihoodSimilarity(model);
Recommender recommender = 
    new GenericBooleanPrefItemBasedRecommender(similarity, model);

并为用户3推荐1项：

recommender.recommend(3, 1);

（Mahout in Action详细介绍了这一点。）

如何构建数据以便在mahout中使用项目偏好推荐

1 个答案: