我正在使用 Mahout 构建基于项目的 Cf 推荐引擎。我创建了一个 MahoutHelper 类，它有一个构造函数：
public MahoutHelper(String serverName, String user, String password,
String DatabaseName, String tableName) {
source = new MysqlConnectionPoolDataSource();
source.setServerName(serverName);
source.setUser(user);
source.setPassword(password);
source.setDatabaseName(DatabaseName);
source.setCachePreparedStatements(true);
source.setCachePrepStmts(true);
source.setCacheResultSetMetadata(true);
source.setAlwaysSendSetIsolation(true);
source.setElideSetAutoCommits(true);
DBmodel = new MySQLJDBCDataModel(source, tableName, "userId", "itemId",
"value", null);
similarity = new TanimotoCoefficientSimilarity(DBmodel);
}
推荐的方法是：
public List<RecommendedItem> recommendation() throws TasteException {
Recommender recommender = null;
recommender = new GenericItemBasedRecommender(DBmodel, similarity);
List<RecommendedItem> recommendations = null;
recommendations = recommender.recommend(userId, maxNum);
System.out.println("query completed");
return recommendations;
}
它使用数据源来构建数据模型，但问题是当 mysql 只有少量数据（少于 100 个）时，程序对我来说运行良好，而当规模超过 1,000,000 时，程序会在推荐时堆栈并且永远不会前进. 我不知道它是怎么发生的。顺便说一句，我用相同的数据用.dat文件构建了一个FileDataModel，完成分析只需要2~3秒。我很困惑。