mahout in action 协同过滤

最新推荐文章于 2025-12-15 12:08:33 发布

最新推荐文章于 2025-12-15 12:08:33 发布 · 71 阅读

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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。

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
}
}