Mahout笔记--代码分析

最新推荐文章于 2021-03-13 07:34:07 发布

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本文介绍了Mahout推荐系统的实现原理及评估方法，包括基于用户的推荐、基于物品的推荐等多种算法，并详细展示了如何通过Mahout进行推荐系统精确度的评估。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

推荐系统介绍——Mahout笔记之一

Mahout有很多推荐的实现，各有特点，在这里一并记录。
    GenericUserBasedRecommender：基于用户的推荐，用户数量相对较少时速度较快。
    GenericItemBasedRecommender：基于物品的推荐，物品数量较少时速度较快，外部提供了物品相似度数据后会更加有效率。
    SlopeOneRecommender：基于slope-one算法（想想那个填空的表格吧）的推荐，在线推荐或更新比较快，需要先下大量的预处理运算。物品数量相对较少时使用比较合适。
    SVDRecommender：效果不错，和slope-one一样，事先需要大量的预处理运算。
    KnnItemBasedRecommender：基于最近邻算法的推荐器，物品数量较小时表现良好。
    TreeClusteringRecommender：基于聚类的推荐器，在线推荐较快，同时也需要事先大量预处理运算，用户数量相对较少时表现良好。

准备开始看Mahout in action~
Mahout是Java写的知名推荐系统工具之一，看的目的不是使用Mahout，目的是通过这份资料了解Mahout是怎么做的。

首先看第二章，推荐系统介绍。
Mahout可以处理的User ID和Item ID需要是整数，打分(Preference)可以是任意数值，大的数值代表更喜欢。
输入文件需要是csv格式，每行三个数字分别代表：User ID, Item ID, Preference
例如

1,101,5.0
2,101,2.0

代表1号用户给101号物品打5.0分，2号用户给101号物品打2.0分。
有了数据文件，就可以利用Mahout写一个简单的推荐系统代码了。

DataModel model = new FileDataModel(new File("intro.csv"));
//建立DataModel对象存储数据文件
UserSimilarity similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(model);
//计算用户相似度矩阵
UserNeighborhood neighborhood = new NearestNUserNeighborhood (2, similarity, model);
//对每个用户找出2个最相似用户
Recommender recommender =
new GenericUserBasedRecommender(model, neighborhood, similarity);
//建立UserCF推荐系统
List<RecommendedItem> recommendations = recommender.recommend(1, 1);
//为用户1推荐1个Item

以上是一个简单例子，留个印象，可以先不用纠结。
然后就是需要一个推荐系统精确度衡量标准，衡量标准有MAE（误差绝对值的平均值）和RMSE（误差平方求平均再开根）等。
可以同样看一个简单例子，Mahout衡量推荐系统精确度的

RandomUtils.useTestSeed();
//用来使得每次随机都一样，仅限用于测试，不要在实际中使用
DataModel model = new FileDataModel(new File("intro.csv"));
RecommenderEvaluator evaluator = new AverageAbsoluteDifferenceRecommenderEvaluator();
//使用MAE作为衡量标准，如果用RMSE则是 RMSRecommenderEvaluator
RecommenderBuilder builder = new RecommenderBuilder() {
@Override
public Recommender buildRecommender(DataModel model) throws TasteException {
UserSimilarity similarity = new PearsonCorrelationSimilarity (model);
UserNeighborhood neighborhood = new NearestNUserNeighborhood (2, similarity, model);
return new GenericUserBasedRecommender (model, neighborhood, similarity);
}
};
double score = evaluator.evaluate(builder, null, model, 0.7, 1.0);
//随机使用70%数据做为训练，另外30%作为测试，
//最后一个参数1.0表示使用全部的数据，如果数据太大，
//可以只用一部分数据去近似衡量推荐系统准确度，
//在仅有小改动之后做部分数据测试比较快捷。

然后除了这种精确度衡量方式，Mahout还提供其他方式。这主要是因为：在实际推荐系统中，很多情况下并没有必要准确预测打分，而只需要对待推荐物品排序，由最好到最差，就足够了。另外还有一个原因是，对于部分问题，输入数据是布尔类型的，也即我们只知道用户是否偏好，但是没有打分。
Mahout提供了精确率(Precision)和召回率(recall)两种方案：精确率是指推荐排名前列中，有多少是好的推荐(good recommendation)；召回率是指好的推荐中，有多少个排在推荐排名前列。
这样我们还需要定义什么是好的推荐。
先来看看代码：

RecommenderIRStatsEvaluator evaluator = new GenericRecommenderIRStatsEvaluator ();
IRStatistics stats = evaluator.evaluate(
recommenderBuilder, null, model, null, 2, //推荐2个，计算准确率和召回率
GenericRecommenderIRStatsEvaluator.CHOOSE_THRESHOLD,
1.0);
System.out.println(stats.getPrecision());//输出准确率
System.out.println(stats.getRecall()); //输出召回率

假设有这样的一组数据

5,101,4.0
5,102,3.0
5,103,2.0
5,104,4.0
5,105,3.5
5,106,4.0

再假设前三行出现在测试集中，则由于101物品的分数高，所以他是好的推荐(good recommendation)，而102和103都是有效的，但不是好的。但是这又有一个问题，分数到多少算分数高？你可以传进一个参数自己指定一个阈值(threshold)，也可以让系统指定。
系统指定阈值的方案为：计算用户打分的均值和标准差，则阈值=均值+标准差。这样通常有大约16%的打分被选中（假设打分呈正态分布）。
文中指出了这种方式存在的问题，推荐的物品其实并不必要是已知的才说明推荐得好。一个更复杂的情况是如果输入数据是布尔类型（只知道是否喜欢），则无法选择阈值，只能是从喜欢的物品中随机选择一些用于测试。
文中还使用了GroupLens数据实际测试做例子，这里就不关注了。

运行一个RecommenderIRStatsEvaluator

Mahout提供了一个简单的途径去计算推荐器的精度等值.

可以试着运行一下代码

RandomUtils.useTestSeed();
DataModel model = new FileDataModel(new File("intro.csv"));

RecommenderIRStatsEvaluator evaluator =
new GenericRecommenderIRStatsEvaluator();
RecommenderBuilder recommenderBuilder = new RecommenderBuilder() {
@Override
public Recommender buildRecommender(DataModel model)
throws TasteException {
UserSimilarity similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(model);
UserNeighborhood neighborhood =
new NearestNUserNeighborhood(2, similarity, model);
return
new GenericUserBasedRecommender(model, neighborhood, similarity);
}
};
IRStatistics stats = evaluator.evaluate(
recommenderBuilder, null, model, null, 2,
GenericRecommenderIRStatsEvaluator.CHOOSE_THRESHOLD,
1.0); A

System.out.println(stats.getPrecision());
System.out.println(stats.getRecall());