mahout0.7 示例运行纪实

http://1992mrwang.blog.51cto.com/3265935/1205282

运行太不容易了所以要记下来以免后面忘记了

首先是数据

vim testdata.txt

第一列为UserID ，第二列为ItemID，第三列为Preference Value 即评分

1,101,5
1,102,3
1,103,2.5
2,101,2
2,102,2.5
2,103,5
2,104,2
3,101,2.5
3,104,4
3,105,4.5
3,107,5
4,101,5
4,103,3
4,104,4.5
4,106,4
5,101,4
5,102,3
5,103,2
5,104,4
5,105,3.5
5,106,4

新建立一个工程

导入 mahout包 mahout-core-0.7-job.jar

这样进行开发的时候就不会出现各种红叉叉从编程心情上会更好一点

新建一个类 RecommenderIntro

代码如下

import org.apache.mahout.cf.taste.impl.model.file.*;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.neighborhood.*;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.recommender.*;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.similarity.*;
import org.apache.mahout.cf.taste.model.*;
import org.apache.mahout.cf.taste.neighborhood.*;
import org.apache.mahout.cf.taste.recommender.*;
import org.apache.mahout.cf.taste.similarity.*;
import java.io.*;
import java.util.*;
public class RecommenderIntro {
    private RecommenderIntro(){}
                                                                                                                                                                         
    public static void main(String[] args) throws Exception {                 
        DataModel model = new FileDataModel(new File(
                "intro.csv")); // step:1 构建模型
        UserSimilarity similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(model); // 2 计算相似度
        UserNeighborhood neighborhood = new NearestNUserNeighborhood(2,
                similarity, model); // 3 查找邻近
        Recommender recommender = new GenericUserBasedRecommender(model,
                neighborhood, similarity); // 4 构造推荐引擎
        List<RecommendedItem> recommendations = recommender.recommend(1, 2);// 为用户1推荐两个ItemID
        for (RecommendedItem recommendation : recommendations) {
            System.out.println(recommendation);
        }
    }
}

这样就能够运行了

但是会报错原因在于没有导入它所需要的所有包

在mahout当中只要你正确安装了都会有他所需要的包

除了google的一个需要自己下

mahout-core-0.7-job.jar
slf4j-api-1.6.1.jar
slf4j-jcl-1.6.1.jar
google-collection-1.0-rc2.jar //这个找不到 然后需要自己下载一个 guava-r09.zip 用当中的 guava-r09.jar来解决这个google依赖问题
commons-logging-1.1.1.jar
mahout-math-0.7.jar
uncommons-maths-1.2.2.jar

然后就能够运行了

结果应该是

2013-5-21 2:45:56 org.slf4j.impl.JCLLoggerAdapter info
信息: Creating FileDataModel for file /root/input/testMahout.txt
2013-5-21 2:45:56 org.slf4j.impl.JCLLoggerAdapter info
信息: Reading file info...
2013-5-21 2:45:56 org.slf4j.impl.JCLLoggerAdapter info
信息: Read lines: 21
2013-5-21 2:45:56 org.slf4j.impl.JCLLoggerAdapter info
信息: Processed 5 users
RecommendedItem[item:104, value:4.257081]
RecommendedItem[item:106, value:4.0]

总结：

主要是依赖问题解决用了比较长的时间

我用的ubuntu 下开发所以在找包的时候直接用 find | grep *** 在mahout 的安装目录下去寻找包

参考自：http://blog.csdn.net/aidayei/article/details/6626699