Elasticsearch Taste 插件常见问题解决方案

Elasticsearch Taste 插件常见问题解决方案

elasticsearch-taste Mahout Taste-based recommendation on Elasticsearch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/el/elasticsearch-taste

1. 项目基础介绍和主要编程语言

项目名称：Elasticsearch Taste 插件

项目介绍：Elasticsearch Taste 插件是基于 Mahout Taste 库实现的协同过滤推荐引擎。该插件为 Elasticsearch 提供了用户/物品/偏好数据管理、基于物品的推荐、基于用户的推荐、相似用户/内容文本分析等功能。

主要编程语言：Java

2. 新手常见问题及解决步骤

问题一：如何安装 Elasticsearch Taste 插件？

解决步骤：

1. 打开命令行终端。

2. 切换到 Elasticsearch 的安装目录。

3. 执行以下命令安装插件：

   ./bin/plugin install org.codelibs/elasticsearch-taste/2.3.0
   

4. 安装成功后，可以通过 Elasticsearch 的插件列表查看是否安装成功：

   ./bin/elasticsearch-plugin list
   

问题二：如何向 Elasticsearch 中插入偏好数据？

解决步骤：

1. 下载 MovieLens 数据集，例如 ml-100k 数据集，其中 u.data 文件包含了用户 ID、物品 ID、评分和时间戳信息。

2. 使用 curl 命令将数据插入 Elasticsearch：

   curl -o u.data http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-100k/u.data
   cat u.data | awk '{
       system("curl -XPOST localhost:9200/movielens/_taste/event -d \"[\\\"user\\\":[\\\"id\\\":" $1 "]\\\"item\\\":[\\\"id\\\":" $2 "]\\\"value\\\":" $3 " \\\"timestamp\\\":" $4 "000]\"");
   }'
   

3. 检查数据是否已正确插入 Elasticsearch：

   curl -XGET "localhost:9200/movielens/_search?q=*:*&pretty"
   

问题三：如何为用户计算推荐物品？

解决步骤：

1. 向 Elasticsearch 发送 POST 请求来计算推荐物品：

   curl -XPOST localhost:9200/_taste/action/recommended_items_from_user -d '[ "num_of_items": 10, "data_model": [ "cache": [ "weight": "100m" ] ], "index_info": [ "index": "movielens" ] ]'
   

2. 检查请求是否完成：

   curl -XGET "localhost:9200/_taste/action?pretty"
   

3. 如果响应中包含请求的动作名称，表示请求尚未完成。完成后，可以在 movielens/recommendation 索引中查看推荐结果。

elasticsearch-taste Mahout Taste-based recommendation on Elasticsearch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/el/elasticsearch-taste