基于ApacheMahout构建推荐引擎

### 基于Apache Mahout构建推荐引擎 #### 1. 推荐系统与混合技术 推荐系统是机器学习和数据挖掘领域的活跃研究方向。在数据科学会议中，也有专门的主题探讨相关内容。常见的混合技术有加权、切换、混合、特征组合、特征增强、级联、元级别等。 在推荐系统中，存在着利用（exploitation）和探索（exploration）的权衡。利用是指根据用户已知的偏好，推荐符合用户喜好的物品；而探索则是推荐用户可能未接触过的物品，以带给用户新奇体验。缺乏探索的推荐系统，只会推荐与用户先前评分一致的物品，限制了用户发现新物品的机会。在实际应用中，为用户推荐超出其偏好范围的物品，往往能带来意外惊喜，甚至发现新的偏好。 #### 2. 获取Apache Mahout Apache Mahout是一个可扩展的机器学习库，它提供了丰富的组件，可用于构建定制化的推荐系统。该库设计目标是适用于企业级应用，具备高性能、可扩展性和灵活性。 Mahout可以配置为两种运行模式：结合Hadoop进行分布式处理，或不使用Hadoop在单机上运行。这里我们主要关注不使用Hadoop的配置方式。 #### 3. 在Eclipse中使用Maven插件配置Mahout 由于Apache Mahout的构建和发布系统基于Maven，我们需要学习如何安装它。以下是使用Eclipse和Maven插件的便捷配置步骤： 1. 从Eclipse官网下载最新版本的Eclipse，本文使用Eclipse Luna。 2. 打开Eclipse，创建一个新的Maven项目，使用默认设置。 3. 找到项目中的`pom.xml`文件，用文本编辑器打开。 4. 在`<dependencies>`标签下添加以下代码： ```xml <dependency> <groupId>org.apache.mahout</groupId> <artifactId>mahout-mr</artifactId> <version>0.10.0</version> </dependency> ``` #### 4. 构建推荐引擎 - 书籍评分数据集 为了演示基于内容的过滤和协同过滤方法，我们将构建一个书籍推荐引擎。使用的书籍评分数据集包含了Book - Crossing网站278,858名成员的1,157,112条评分信息，涉及271,379本不同ISBN的书籍。用户数据经过匿名处理，并包含部分人口统计信息。数据集可从[这里](http://www2.informatik.uni-freiburg.de/~cziegler/BX/)下载。 该数据集包含三个文件： | 文件名称 | 内容描述 | | ---- | ---- | | BX - Users | 包含用户信息，用户ID已匿名处理并映射为整数。若有可用的人口统计数据（位置和年龄），则会提供，否则这些字段为NULL值。 | | BX - Books | 书籍通过ISBN进行标识，无效的ISBN已从数据集中移除。同时，还提供了一些基于内容的信息，如书名、作者、出版年份和出版商等。若有多位作者，只显示第一位作者。还提供了指向书籍封面图片的URL，有小、中、大三种尺寸。 | | BX - Book - Ratings | 包含书籍评分信息。评分可以是显式的（1 - 10分，分数越高表示越喜欢），也可以是隐式的（用0表示）。 | #### 5. 加载数据 根据数据存储位置的不同，有两种加载数据的方法：从文件加载和从数据库加载。 ##### 5.1 从文件加载数据 可以使用`FileDataModel`类从文件加载数据。该类期望的文件格式是逗号分隔的，每行包含用户ID、物品ID、可选的偏好值和可选的时间戳，格式如下： ```plaintext userID,itemID[,preference[,timestamp]] ``` 可选的偏好值适用于具有二元偏好值的应用，例如用户对物品只有喜欢或不喜欢两种选择。以`#`开头的行或空行将被忽略，行中额外的字段也会被忽略。 `DataModel`类假设以下数据类型： - 用户ID和物品ID可解析为`long`类型。 - 偏好值可解析为`double`类型。 - 时间戳可解析为`long`类型。 如果数据集符合上述格式，可以使用以下代码加载数据： ```java DataModel model = new FileDataModel(new File(path)); ``` 但在实际应用中，用户ID和物品ID不一定是整数。例如，在书籍推荐场景中，物品ID对应的是ISBN，不是整数，因此默认的`FileDataModel`可能不适用。 为了处理物品ID为字符串的情况，我们可以自定义数据模型。通过继承`FileDataModel`类，并重写`readItemIDFromString(String)`方法，将字符串类型的物品ID转换为唯一的`long`值。同时，我们还需要扩展`AbstractIDMigrator`辅助类来实现字符串到`long`的转换。 以下是扩展`FileDataModel`的代码： ```java class StringItemIdFileDataModel extends FileDataModel { //initialize migrator to covert String to unique long public ItemMemIDMigrator memIdMigtr; public StringItemIdFileDataModel(File dataFile, String regex) throws IOException { super(dataFile, regex); } @Override protected long readItemIDFromString(String value) { if (memIdMigtr == null) { memIdMigtr = new ItemMemIDMigrator(); } // convert to long long retValue = memIdMigtr.toLongID(value); //store it to cache if (null == memIdMigtr.toStringID(retValue)) { try { memIdMigtr.singleInit(value); } catch (TasteException e) { e.printStackTrace(); } } return retValue; } // convert long back to String String getItemIDAsString(long itemId) { return memIdMigtr.toStringID(itemId); } } ``` 其他可重写的有用方法包括： - `readUserIDFromString(String value)`：当用户ID不是数字时使用。 - `readTimestampFromString(String value)`：用于改变时间戳的解析方式。 以下是扩展`AbstractIDMigrator`的代码： ```java class ItemMemIDMigrator extends AbstractIDMigrator { private FastByIDMap<String> longToString; public ItemMemIDMigrator() { this.longToString = new FastByIDMap<String>(10000); } public void storeMapping(long longID, String stringID) { longToString.put(longID, stringID); } public void singleInit(String stringID) throws TasteException { storeMapping(toLongID(stringID), stringID); } public String toStringID(long longID) { return longToString.get(longID); } } ``` 使用自定义数据模型加载数据集的代码如下： ```java StringItemIdFileDataModel model = new StringItemIdFileDataModel( new File("da ```