Mahout In Aciotn

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Mahout In Aciotn 

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i.Java和IDE（略）
ii.Maven（略） iii.Mahout開發環境搭建

            1、Mahout官網：http://mahout.apache.org/

            2、Mahout官網上關於Mahout依賴的頁面 http://mahout.apache.org/general/downloads.html

            在2中可以看到Mahout的Maven座標

<dependency>    <groupId>org.apache.mahout</groupId>    <artifactId>mahout-core</artifactId>    <version>${mahout.version}</version></dependency>

具體安裝過程

           使用Maven使Mahout的環境搭建變得簡單方便，只需在pom中添加如下內容即可。

<properties><project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding><mahout.version>0.6</mahout.version></properties><dependencies><dependency><groupId>org.apache.mahout</groupId><artifactId>mahout-core</artifactId><version>${mahout.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.mahout</groupId><artifactId>mahout-integration</artifactId><version>${mahout.version}</version><exclusions><exclusion><groupId>org.mortbay.jetty</groupId><artifactId>jetty</artifactId></exclusion><exclusion><groupId>org.apache.cassandra</groupId><artifactId>cassandra-all</artifactId></exclusion><exclusion><groupId>me.prettyprint</groupId><artifactId>hector-core</artifactId></exclusion></exclusions></dependency></dependencies>

        說明：

1、Maven的配置說明<mahout.version>0.6</mahout.version>以上為將Mahout的版本設定為Maven的全域變數，可以在pom的其他位置，以<version>${mahout.version}</version>的方式引用<exclusion> 標籤<exclusion>標籤的作用是，在匯入依賴的時候排除，<exclusion>標籤中的jar包此處排除了org.mortbay.jetty.jetty，org.apache.cassandra.cassandra-all,me.prettyprint.hector-core其中第二個jar包，在以後的文章中會提到，此處不做說明2、jar包的說明mahout-core 為mahout核心包mahout-integration 將Mahout整合如其他項目的jar包這座標的引入將會導致以下全部jar包被引入項目(包括，mahout的相關包，httpclient，solr,lucene,mongodb和一些在java項目中常常使用的工具包。)org\apache\mahout\mahout-core\0.6\mahout-core-0.6.jarorg\apache\mahout\mahout-math\0.6\mahout-math-0.6.jarorg\uncommons\maths\uncommons-maths\1.2.2\uncommons-maths-1.2.2.jarjfree\jcommon\1.0.12\jcommon-1.0.12.jarcom\google\guava\guava\r09\guava-r09.jarorg\apache\mahout\mahout-collections\1.0\mahout-collections-1.0.jarorg\apache\hadoop\hadoop-core\0.20.204.0\hadoop-core-0.20.204.0.jarcommons-cli\commons-cli\1.2\commons-cli-1.2.jarcommons-httpclient\commons-httpclient\3.0.1\commons-httpclient-3.0.1.jarcommons-logging\commons-logging\1.0.3\commons-logging-1.0.3.jarcommons-codec\commons-codec\1.4\commons-codec-1.4.jarcommons-configuration\commons-configuration\1.6\commons-configuration-1.6.jarcommons-collections\commons-collections\3.2.1\commons-collections-3.2.1.jarcommons-digester\commons-digester\1.8\commons-digester-1.8.jarcommons-beanutils\commons-beanutils\1.7.0\commons-beanutils-1.7.0.jarcommons-beanutils\commons-beanutils-core\1.8.0\commons-beanutils-core-1.8.0.jarorg\codehaus\jackson\jackson-core-asl\1.8.2\jackson-core-asl-1.8.2.jarorg\codehaus\jackson\jackson-mapper-asl\1.8.2\jackson-mapper-asl-1.8.2.jarorg\slf4j\slf4j-api\1.6.1\slf4j-api-1.6.1.jarcommons-lang\commons-lang\2.6\commons-lang-2.6.jarorg\uncommons\watchmaker\watchmaker-framework\0.6.2\watchmaker-framework-0.6.2.jarcom\thoughtworks\xstream\xstream\1.3.1\xstream-1.3.1.jarxpp3\xpp3_min\1.1.4c\xpp3_min-1.1.4c.jarorg\apache\lucene\lucene-core\3.4.0\lucene-core-3.4.0.jarorg\apache\lucene\lucene-analyzers\3.4.0\lucene-analyzers-3.4.0.jarorg\apache\mahout\commons\commons-cli\2.0-mahout\commons-cli-2.0-mahout.jarorg\apache\commons\commons-math\2.2\commons-math-2.2.jarorg\apache\mahout\mahout-integration\0.6\mahout-integration-0.6.jarcommons-dbcp\commons-dbcp\1.4\commons-dbcp-1.4.jarcommons-pool\commons-pool\1.5.6\commons-pool-1.5.6.jarorg\apache\solr\solr-commons-csv\3.4.0\solr-commons-csv-3.4.0.jarorg\mongodb\mongo-java-driver\2.5\mongo-java-driver-2.5.jarorg\mongodb\bson\2.5\bson-2.5.jar

iv.Hadoop（略）

            hadoop的安裝可查看本部落格Hadoop類目下的相關文章

Mahout程式編寫

1、向一個使用者推薦一個商品

        第一步：建立一個文字檔，重新命名為intro，複製以下內容到intro.txt，將尾碼修改為csv。在實際的開發中，我們也將取得類似的日誌資料，作為輸入檔案。

1,101,5.01,102,3.01,103,2.5 2,101,2.02,102,3.02,103,5.02,104,2.0 3,101,2.53,104,4.03,105,4.53,107,5.0 4,101,5.04,103,3.04,104,4.54,106,4.0 5,101,4.05,102,3.05,103,2.05,104,4.05,105,3.55,106,4.0

第二步：編寫基於使用者的協同過濾 程式

需求：向ID為1的使用者，推薦物品，推薦的物品數為1。

class RecommenderIntro {    final static int NEIGHBORHOOD_NUM = 2;    final static int USER_ID = 1;    final static int RECOMMEND_NUM = 1;    public static void main(String[] args) throws IOException, TasteException {    /**構建檔案對象，注意檔案路徑要正確*/    DataModel model = new FileDataModel(new File("intro.csv"));        /**使用者相識度*/    UserSimilarity user = new PearsonCorrelationSimilarity(model);    /**近鄰*/    UserNeighborhood neighborhood  = new NearestNUserNeighborhood(NEIGHBORHOOD_NUM, user, model);    /**產生推薦器*/    Recommender recommender = new GenericUserBasedRecommender(model, neighborhood, user);        /**進行推薦 ，向ID為1的使用者推薦 1個物品*/    List<RecommendedItem> recommendations = recommender.recommend(USER_ID, RECOMMEND_NUM);    for(RecommendedItem recommendation:recommendations){    System.out.println(recommendation);    }    }}

推薦結果

RecommendedItem[item:104, value:4.257081]

2、為推薦程式打分