前言
Mahout框架中cf.taste包实现了推荐算法引擎，它提供了一套完整的推荐算法工具集，同时规范了数据结构，并标准化了程序开发过程。应用推荐算法时，代码也就7-8行，简单地有点像R了。为了使用简单的目标，Mahout推荐引擎必然要做到精巧的程序设计。
本文将介绍Mahout推荐引擎的程序设计。
目录
- Mahout推荐引擎概况
- 标准化的程序开发过程
- 数据模型
- 相似度算法工具集
- 近邻算法工具集
- 推荐算法工具集
- 创建自己的推荐引擎构造器
1. Mahout推荐引擎概况
Mahout的推荐引擎，要从org.apache.mahout.cf.taste包说起。
packages的说明：
- common: 公共类包括，异常，数据刷新接口，权重常量
- eval: 定义构造器接口，类似于工厂模式
- model: 定义数据模型接口
- neighborhood: 定义近邻算法的接口
- recommender: 定义推荐算法的接口
- similarity: 定义相似度算法的接口
- transforms: 定义数据转换的接口
- hadoop: 基于hadoop的分步式算法的实现类
- impl: 单机内存算法实现类
从上面的package情况，我可以粗略地看出推荐引擎分为5个主要部分组成：数据模型，相似度算法，近邻算法，推荐算法，算法评分器。
从数据处理能力上，算法可以分为：单机内存算法，基于hadoop的分步式算法。
下面我们将基于单机内存算法，研究Mahout的推荐引擎的结构。
2. 标准化的程序开发过程
以UserCF的推荐算法为例，官方建议我们的开发过程：
图片摘自Mahout in Action
从上图中我们可以看到，算法是被模块化的，通过1,2,3,4的过程进行方法调用。
程序代码：
public class UserCF {
final static int NEIGHBORHOOD_NUM = 2;
final static int RECOMMENDER_NUM = 3;
public static void main(String[] args) throws IOException, TasteException {
String file = "datafile/item.csv";
DataModel model = new FileDataModel(new File(file));
UserSimilarity user = new EuclideanDistanceSimilarity(model);
NearestNUserNeighborhood neighbor = new NearestNUserNeighborhood(NEIGHBORHOOD_NUM, user, model);
Recommender r = new GenericUserBasedRecommender(model, neighbor, user);
LongPrimitiveIterator iter = model.getUserIDs();
while (iter.hasNext()) {
long uid = iter.nextLong();
List list = r.recommend(uid, RECOMMENDER_NUM);
System.out.printf("uid:%s", uid);
for (RecommendedItem ritem : list) {
System.out.printf("(%s,%f)", ritem.getItemID(), ritem.getValue());
}
System.out.println();
}
}
}
我们调用算法的程序，要用到4个对象：DataModel, UserSimilarity, NearestNUserNeighborhood, Recommender。
3. 数据模型
Mahout的推荐引擎的数据模型，以DataModel接口为父类。
通过“策略模式”匹配不同的数据源，支持File, JDBC(MySQL, PostgreSQL), NoSQL(Cassandra, HBase, MongoDB)。
注：NoSQL的实现在mahout-integration-0.8.jar中。
数据格式支持2种：
- GenericDataModel: 用户ID，物品ID，用户对物品的打分(UserID,ItemID,PreferenceValue)
- GenericBooleanPrefDataModel: 用户ID，物品ID (UserID,ItemID)，这种方式表达用户是否浏览过该物品，但并未对物品进行打分。
4. 相似度算法工具集
相似度算法分为2种
- 基于用户(UserCF)的相似度算法
- 基于物品(ItemCF)的相似度算法
1). 基于用户(UserCF)的相似度算法
计算用户的相似矩阵，可以通过上图中几种算法。
2). 基于物品(ItemCF)的相似度算法
计算物品的相似矩阵，可以通过上图中几种算法。
关于相似度距离的说明：
- EuclideanDistanceSimilarity: 欧氏距离相似度
原理：利用欧式距离d定义的相似度s，s=1 / (1+d)。
范围：[0,1]，值越大，说明d越小，也就是距离越近，则相似度越大。
说明：同皮尔森相似度一样，该相似度也没有考虑重叠数对结果的影响，同样地，Mahout通过增加一个枚举类型（Weighting）的参数来使得重叠数也成为计算相似度的影响因子。
- PearsonCorrelationSimilarity: 皮尔森相似度
原理：用来反映两个变量线性相关程度的统计量
范围：[-1,1]，绝对值越大，说明相关性越强，负相关对于推荐的意义小。
说明：1、 不考虑重叠的数量；2、 如果只有一项重叠，无法计算相似性（计算过程被除数有n-1）；3、 如果重叠的值都相等，也无法计算相似性（标准差为0，做除数）。
该相似度并不是最好的选择，也不是最坏的选择，只是因为其容易理解，在早期研究中经常被提起。使用Pearson线性相关系数必须假设数据是成对地从正态分布中取得的，并且数据至少在逻辑范畴内必须是等间距的数据。Mahout中，为皮尔森相关计算提供了一个扩展，通过增加一个枚举类型（Weighting）的参数来使得重叠数也成为计算相似度的影响因子。
- UncenteredCosineSimilarity: 余弦相似度
原理：多维空间两点与所设定的点形成夹角的余弦值。
范围：[-1,1]，值越大，说明夹角越大，两点相距就越远，相似度就越小。
说明：在数学表达中，如果对两个项的属性进行了数据中心化，计算出来的余弦相似度和皮尔森相似度是一样的，在mahout中，实现了数据中心化的过程，所以皮尔森相似度值也是数据中心化后的余弦相似度。另外在新版本中，Mahout提供了UncenteredCosineSimilarity类作为计算非中心化数据的余弦相似度。
- SpearmanCorrelationSimilarity: Spearman秩相关系数相似度
原理：Spearman秩相关系数通常被认为是排列后的变量之间的Pearson线性相关系数。
范围：{-1.0,1.0}，当一致时为1.0，不一致时为-1.0。
说明：计算非常慢，有大量排序。针对推荐系统中的数据集来讲，用Spearman秩相关系数作为相似度量是不合适的。
- CityBlockSimilarity: 曼哈顿距离相似度
原理：曼哈顿距离的实现，同欧式距离相似，都是用于多维数据空间距离的测度
范围：[0,1]，同欧式距离一致，值越小，说明距离值越大，相似度越大。
说明：比欧式距离计算量少，性能相对高。
- LogLikelihoodSimilarity: 对数似然相似度
原理：重叠的个数，不重叠的个数，都没有的个数
范围：具体可去百度文库中查找论文《Accurate Methods for the Statistics of Surprise and Coincidence》
说明：处理无打分的偏好数据，比Tanimoto系数的计算方法更为智能。
- TanimotoCoefficientSimilarity: Tanimoto系数相似度
原理：又名广义Jaccard系数，是对Jaccard系数的扩展，等式为
范围：[0,1]，完全重叠时为1，无重叠项时为0，越接近1说明越相似。
说明：处理无打分的偏好数据。
相似度算法介绍，摘自：http://www.cnblogs.com/dlts26/archive/2012/06/20/2555772.html
5. 近邻算法工具集
近邻算法只对于UserCF适用，通过近邻算法给相似的用户进行排序，选出前N个最相似的，作为最终推荐的参考的用户。
近邻算法分为2种：
- NearestNUserNeighborhood:指定N的个数，比如，选出前10最相似的用户。
- ThresholdUserNeighborhood:指定比例，比如，选择前10%最相似的用户。
6. 推荐算法工具集
推荐算法是以Recommender作为基础的父类，关于推荐算法的详细介绍，请参考文章：Mahout推荐算法API详解
7. 创建自己的推荐引擎构造器
有了上面的知识，我就清楚地知道了Mahout推荐引擎的原理和使用，我们就可以写一个自己的构造器，通过“策略模式”实现，算法的组合。
新建文件：org.conan.mymahout.recommendation.job.RecommendFactory.java
public final class RecommendFactory {
...
}
1). 构造数据模型
public static DataModel buildDataModel(String file) throws TasteException, IOException {
return new FileDataModel(new File(file));
}
public static DataModel buildDataModelNoPref(String file) throws TasteException, IOException {
return new GenericBooleanPrefDataModel(GenericBooleanPrefDataModel.toDataMap(new FileDataModel(new File(file))));
}
public static DataModelBuilder buildDataModelNoPrefBuilder() {
return new DataModelBuilder() {
@Override
public DataModel buildDataModel(FastByIDMap trainingData) {
return new GenericBooleanPrefDataModel(GenericBooleanPrefDataModel.toDataMap(trainingData));
}
};
}
2). 构造相似度算法模型
public enum SIMILARITY {
PEARSON, EUCLIDEAN, COSINE, TANIMOTO, LOGLIKELIHOOD, FARTHEST_NEIGHBOR_CLUSTER, NEAREST_NEIGHBOR_CLUSTER
}
public static UserSimilarity userSimilarity(SIMILARITY type, DataModel m) throws TasteException {
switch (type) {
case PEARSON:
return new PearsonCorrelationSimilarity(m);
case COSINE:
return new UncenteredCosineSimilarity(m);
case TANIMOTO:
return new TanimotoCoefficientSimilarity(m);
case LOGLIKELIHOOD:
return new LogLikelihoodSimilarity(m);
case EUCLIDEAN:
default:
return new EuclideanDistanceSimilarity(m);
}
}
public static ItemSimilarity itemSimilarity(SIMILARITY type, DataModel m) throws TasteException {
switch (type) {
case LOGLIKELIHOOD:
return new LogLikelihoodSimilarity(m);
case TANIMOTO:
default:
return new TanimotoCoefficientSimilarity(m);
}
}
public static ClusterSimilarity clusterSimilarity(SIMILARITY type, UserSimilarity us) throws TasteException {
switch (type) {
case NEAREST_NEIGHBOR_CLUSTER:
return new NearestNeighborClusterSimilarity(us);
case FARTHEST_NEIGHBOR_CLUSTER:
default:
return new FarthestNeighborClusterSimilarity(us);
}
}
3). 构造近邻算法模型
public enum NEIGHBORHOOD {
NEAREST, THRESHOLD
}
public static UserNeighborhood userNeighborhood(NEIGHBORHOOD type, UserSimilarity s, DataModel m, double num) throws TasteException {
switch (type) {
case NEAREST:
return new NearestNUserNeighborhood((int) num, s, m);
case THRESHOLD:
default:
return new ThresholdUserNeighborhood(num, s, m);
}
}
4). 构造推荐算法模型
public enum RECOMMENDER {
USER, ITEM
}
public static RecommenderBuilder userRecommender(final UserSimilarity us, final UserNeighborhood un, boolean pref) throws TasteException {
return pref ? new RecommenderBuilder() {
@Override
public Recommender buildRecommender(DataModel model) throws TasteException {
return new GenericUserBasedRecommender(model, un, us);
}
} : new RecommenderBuilder() {
@Override
public Recommender buildRecommender(DataModel model) throws TasteException {
return new GenericBooleanPrefUserBasedRecommender(model, un, us);
}
};
}
public static RecommenderBuilder itemRecommender(final ItemSimilarity is, boolean pref) throws TasteException {
return pref ? new RecommenderBuilder() {
@Override
public Recommender buildRecommender(DataModel model) throws TasteException {
return new GenericItemBasedRecommender(model, is);
}
} : new RecommenderBuilder() {
@Override
public Recommender buildRecommender(DataModel model) throws TasteException {
return new GenericBooleanPrefItemBasedRecommender(model, is);
}
};
}
public static RecommenderBuilder slopeOneRecommender() throws TasteException {
return new RecommenderBuilder() {
@Override
public Recommender buildRecommender(DataModel dataModel) throws TasteException {
return new SlopeOneRecommender(dataModel);
}
};
}
public static RecommenderBuilder itemKNNRecommender(final ItemSimilarity is, final Optimizer op, final int n) throws TasteException {
return new RecommenderBuilder() {
@Override
public Recommender buildRecommender(DataModel dataModel) throws TasteException {
return new KnnItemBasedRecommender(dataModel, is, op, n);
}
};
}
public static RecommenderBuilder svdRecommender(final Factorizer factorizer) throws TasteException {
return new RecommenderBuilder() {
@Override
public Recommender buildRecommender(DataModel dataModel) throws TasteException {
return new SVDRecommender(dataModel, factorizer);
}
};
}
public static RecommenderBuilder treeClusterRecommender(final ClusterSimilarity cs, final int n) throws TasteException {
return new RecommenderBuilder() {
@Override
public Recommender buildRecommender(DataModel dataModel) throws TasteException {
return new TreeClusteringRecommender(dataModel, cs, n);
}
};
}
5). 构造算法评估模型
public enum EVALUATOR {
AVERAGE_ABSOLUTE_DIFFERENCE, RMS
}
public static RecommenderEvaluator buildEvaluator(EVALUATOR type) {
switch (type) {
case RMS:
return new RMSRecommenderEvaluator();
case AVERAGE_ABSOLUTE_DIFFERENCE:
default:
return new AverageAbsoluteDifferenceRecommenderEvaluator();
}
}
public static void evaluate(EVALUATOR type, RecommenderBuilder rb, DataModelBuilder mb, DataModel dm, double trainPt) throws TasteException {
System.out.printf("%s Evaluater Score:%s\n", type.toString(), buildEvaluator(type).evaluate(rb, mb, dm, trainPt, 1.0));
}
public static void evaluate(RecommenderEvaluator re, RecommenderBuilder rb, DataModelBuilder mb, DataModel dm, double trainPt) throws TasteException {
System.out.printf("Evaluater Score:%s\n", re.evaluate(rb, mb, dm, trainPt, 1.0));
}
/**
* statsEvaluator
*/
public static void statsEvaluator(RecommenderBuilder rb, DataModelBuilder mb, DataModel m, int topn) throws TasteException {
RecommenderIRStatsEvaluator evaluator = new GenericRecommenderIRStatsEvaluator();
IRStatistics stats = evaluator.evaluate(rb, mb, m, null, topn, GenericRecommenderIRStatsEvaluator.CHOOSE_THRESHOLD, 1.0);
// System.out.printf("Recommender IR Evaluator: %s\n", stats);
System.out.printf("Recommender IR Evaluator: [Precision:%s,Recall:%s]\n", stats.getPrecision(), stats.getRecall());
}
6). 推荐结果输出
public static void showItems(long uid, List recommendations, boolean skip) {
if (!skip || recommendations.size() > 0) {
System.out.printf("uid:%s,", uid);
for (RecommendedItem recommendation : recommendations) {
System.out.printf("(%s,%f)", recommendation.getItemID(), recommendation.getValue());
}
System.out.println();
}
}
7). 完整源代码文件及使用样例：
https://github.com/bsspirit/maven_mahout_template/tree/mahout-0.8/src/main/java/org/conan/mymahout/recommendation/job
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