mahout in action 协同过滤

iteye_11539

于 2012-09-21 16:03:00 发布

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文章标签：人工智能 java

本文详细介绍了如何使用Mahout构建推荐系统，包括数据加载、相似度计算、邻居选择和评估过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Java代码

publicclassmyMahout{
publicstaticvoidmain(Stringargs[])throwsException{
DataModelmodel=newFileDataModel(newFile("C:/total.csv"));//选择数据文件MovieLen
RecommenderEvaluatorevaluator=newAverageAbsoluteDifferenceRecommenderEvaluator();
RecommenderBuilderbuilder=newRecommenderBuilder(){
@Override
publicRecommenderbuildRecommender(DataModelmodel)
throwsTasteException{
UserSimilaritysimilarity=newPearsonCorrelationSimilarity(
model);//选择相似度计算方法
UserNeighborhoodneighborhood=newNearestNUserNeighborhood(
10,similarity,model);//10表示邻居数目
returnnewGenericUserBasedRecommender(model,neighborhood,
similarity);
}
};
doublescore=evaluator.evaluate(builder,null,model,0.8,1.0);//80%的训练集合,100%的原始数据
System.out.println(score);//MAE
}
}