问题标签 [mahout-recommender]

在 FastByIDMap 中的所有条目中，preferenceArray 的 userId 是否需要是唯一的？

我正在比较两种包含相似特征的对象，但是它们的 id（主键）可能不是唯一的，因为它是两个 db 表。

谢谢。

我正在使用 Mahout 框架，以便使用著名的 movielens 数据集 (ml-100k) 在隐式反馈上下文中获得推荐，我已经将其二值化，考虑到 1 所有评级等于四或五，其他所有评级为零。在这个数据集中有五个拆分，每个拆分都像往常一样分为测试集和训练集。

在推荐过程中，我使用简单的 GenericBooleanPrefUserBasedRecommender 和 TanimotoCoefficientSimilarity 训练推荐器，如以下代码行所述：

当我执行此代码时，结果是一个 0.0 或 1.0 的列表，它们在隐式反馈上下文中的 top-n 推荐上下文中没有用。仅仅是因为我必须为每个项目获得一个保持在 [0, 1] 范围内的估计率，以便按降序对列表进行排名并适当地构建 top-n 推荐。

那么这段代码有什么问题呢？我错过了什么或有什么不正确的吗？或者也许是 Mahout 框架没有提供使用二进制反馈的正确方法？

先感谢您，

亚历山德罗·苏利亚

我是 Mahout 的新手，正在尝试使用 0.5 版本的“Mahout in Action”。早期的示例之一要求使用斜率一推荐器。Mahout 0.9 中是否仍包含此推荐器？我浏览了文档，但找不到。也许它已经改变了名字？

谢谢你的帮助！

如何在 play-framework 2.2 中包含 mahout 0.9 库。我在 eclipse 的构建路径中添加了 jar 文件，但是当我运行 play 应用程序时，mahout 导入显示以下错误

我正在使用基于 mahout 推荐项的算法。所有可用的 --similarity 类之间有什么区别？如何知道我的应用程序的最佳选择是什么？这些是我的选择：

每一个是什么意思？

我需要使用最新的 mahout 版本 0.9（因为我需要使用所有分布式推荐算法）。为此，我应该使用哪个版本的 hadoop？

在某些地方，有人提到 hadoop 2.20 不适用于 mahout 0.9。因此，我可以使用 mahout 0.9 的最低 hadoop 版本是什么。

如果我使用的是 cloudera(CDH)，我应该使用什么版本来处理 mahout 0.9。

我是 mahout 的新手，仍在努力解决问题。

我正在尝试使用在 hadoop 集群（分布式推荐器）中运行的 mahout 0.8 运行基于 KNN 的推荐器。我正在使用 mahout 0.8，因此不推荐使用 KNN，但它仍然可用（至少当我在 java 代码中制作它时）

我有几个问题：

1. 基本上有两个 mahout 实现是真的吗？分布式（从命令行运行） 非分布式（从 jar 文件运行）

2. 假设 (1) 是正确的，mahout 是否支持从命令行运行基于 KNN 的推荐器？有人可以给我一个方向吗？

3. 假设（1）是错误的，如何在 java（我正在使用 eclipse）中构建一个在 hadoop 集群（分布式）中运行的推荐器？

谢谢！

是否可以使用 H base 0.96 版作为 Mahout 0.9 版的数据源？

示例：- 在 Hbase 表上运行 Mahout。

我正在使用具有以下配置的系统：- Ubuntu 14.04 -64 位架构。提前致谢。

在 Mahout 中运行 Recommender 引擎时遇到一个小问题：

我正在处理的数据集如下：

当我计算 1 和 3 之间的 Pearson 相似度时，我得到一个值 0.99999998 大约 1.0 这是最好的相似度，所以根据推荐规则。推荐给 User_ID 3 的输出应该是 Item_ID 107

但我的输出没有给出任何建议。

下面是我的代码：

}

如果有人能指出错误，或者我对 Mahout pearson corellation 的理解是错误的，我将不胜感激。

我使用了 mahout (v 0.9) 的推荐项和参数

--input /usr_pref.csv --numRecommendations 10 --output /out/ --tempDir /temp1/ --similarityClassname SIMILARITY_PEARSON_CORRELATION

在检查结果时，我发现它向用户推荐了他已经评价过的项目。为什么会发生这样的事情？

感谢您的时间。

根据要求，这里是建议的片段：

34175 [89005462:1.7624004,89017464:0.11477072,89011967:0.11375865,89007606:0.113421306,14103126:0.11096669,89002502:0.10888276,14103124:0.106607914,89011035:0.10636083,40111014:0.104254685,89016109:0.104254685]

以及用户偏好中的相应行：

34175,89005462,0.07596562

我已经在 Dropbox 中上传了这两个文件。建议：https ://www.dropbox.com/s/uapzq0926y7427p/outusrpref_final 用户偏好：https ://www.dropbox.com/s/6nru9799udgrzl8/usr_pref_final.csv

更新考虑到我的问题与我的评级范围有关，我将它们乘以 100，然后将它们截断为两位小数。运行推荐器后，我发现没有重复项。我仍然不明白为什么会这样。