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推荐引擎利用特殊的信息过滤（IF，Information Filtering）技术，将不同的内容（例如电影、音乐、书籍、新闻、图片、网页等）推荐给可能感兴趣的用户。通常情况下，推荐引擎的实现是通过将用户的个人喜好与特定的参考特征进行比较，并试图预测用户对一些未评分项目的喜好程度。参考特征的选取可能是从项目本身的信息中提取的，或是基于用户所在的社会或社团环境。
根据如何抽取参考特征，我们可以将推荐引擎分为以下四大类：
随着互联网上数据和内容的不断增长，人们越来越重视推荐引擎在互联网应用中的作用。可想而知，由于互联网上的数据过多，用户很难找到自己想要的信息，通过提供搜索功能来解决这个问题是远远不够的。推荐引擎可以通过分析用户的行为来预测用户的喜好，使用户能更容易找到他们潜在需要的信息。这里以电子商务应用中的推荐引擎为例来说明推荐引擎在互联网应用中的重要性。
电子商务推荐系统 (E-Commence Recommendation System) 向客户提供商品信息和购买建议，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。智能推荐系统的作用可以概括为：将电子商务网站的浏览者转变为购买者 ，提高电子商务网站的交叉销售能力，提高客户对电子商务网站的忠诚度。
电子商务推荐系统的界面表现形式有以下几种：
Apache Mahout 是 Apache Software Foundation（ASF） 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。经典算法包括聚类、分类、协同过滤、进化编程等等，并且，在 Mahout 的最近版本中还加入了对 Apache Hadoop 的支持，使这些算法可以更高效的运行在云计算环境中。
Taste 是 Apache Mahout 提供的一个协同过滤算法的高效实现，它是一个基于 Java 实现的可扩展的，高效的推荐引擎。Taste 既实现了最基本的基于用户的和基于内容的推荐算法，同时也提供了扩展接口，使用户可以方便的定义和实现自己的推荐算法。同时，Taste 不仅仅只适用于 Java 应用程序，它可以作为内部服务器的一个组件以 HTTP 和 Web Service 的形式向外界提供推荐的逻辑。Taste 的设计使它能满足企业对推荐引擎在性能、灵活性和可扩展性等方面的要求。
Taste 由以下五个主要的组件组成：
安装 Taste 的软件需求：
安装 Taste 并运行 Demo：
http://localhost:8080/[your_app]/RecommenderService.jws
WSDL 文件：http://localhost:8080/[your_app]/RecommenderService.jws?wsdl
也可以通过简单的 HTTP 请求调用这个 Web 服务：
http://localhost:8080/[your_app]/RecommenderService.jws?
method=recommend&userID=1&howMany=10
根据上面的步骤，我们可以得到一个简单的推荐引擎 demo 环境，下面介绍如何使用 Taste 方便地构建自定义的推荐引擎。
直接使用 Mahout 的项目环境进行编码，需要使用 Ant 或者 Maven 进行编译，整个过程比较复杂，这里我们将构建推荐引擎所需要的工具包从 Mahout 工程中抽取出来，从而方便的构建自定义的推荐引擎。
在 Eclipse 中创建 Web 应用的工程 MovieSite，将 demo 时生成的推荐引擎 Web 应用的 war 包解压缩，将 lib 下的 jar 文件拷贝到 MovieSite 的 lib 目录下。这样我们就可以方便的编写自己的推荐引擎。
这里我们想要编写一个电影推荐引擎，第一步需要对数据进行建模，分析应用中涉及的主要实体以及实体间的关系，从而设计数据库存储，程序中的类，以及推荐引擎的 DataModel。
数据模型中存在以下实体：
下面我们就基于这个数据模型设计数据库的存储以及推荐引擎的 DataModel。
1 ．创建 MySQL 数据库存储电影和用户的信息，用户的喜好信息以及电影的相似度。
CREATE DATABASE movie;
USE movie;
CREATE TABLE movies ( // 保存电影相关的信息。
id INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT,
name varchar(100) NOT NULL,
published_year varchar(4) default NULL,
type varchar(100) default NULL,
-- ...more movie information...
PRIMARY KEY (id)
);
CREATE TABLE users ( // 保存用户信息
id INTEGER NOT NULL AUTO_INCREMENT,
name varchar(50) NOT NULL,
email varchar(100) default NULL,
-- ...more user information...
PRIMARY KEY (id)
);
CREATE TABLE movie_preferences ( // 保存用户对电影的评分，即喜好程度
userID INTEGER NOT NULL,
movieID INTEGER NOT NULL,
preference INTEGER NOT NULL DEFAULT 0,
timestamp INTEGER not null default 0,
FOREIGN KEY (userID) REFERENCES users(id) ON DELETE CASCADE,
FOREIGN KEY (movieID) REFERENCES movies(id) ON DELETE CASCADE
);
CREATE TABLE movie_similarity ( // 保存电影和电影的相似程度
movieID1 INTEGER NOT NULL,
movieID2 INTEGER NOT NULL,
similarity DOUBLE NOT NULL DEFAULT 0,
FOREIGN KEY (movieID1) REFERENCES movies(id) ON DELETE CASCADE,
FOREIGN KEY (movieID2) REFERENCES movies(id) ON DELETE CASCADE
);
CREATE INDEX movie_preferences_index1 ON movie_preferences ( userID , movieID );
CREATE INDEX movie_preferences_index2 ON movie_preferences ( userID );
CREATE INDEX movie_preferences_index3 ON movie_preferences ( movieID );
在实际应用中，我们需要将应用中的实例数据写入到数据库中。作为例子，这里将从 GroupLen 下载的数据源写入数据库。
由于上面采用数据库存储用户的喜好信息，这里需要基于数据库的推荐引擎实现。这里扩展 MySQLJDBCDataModel 实现电影推荐引擎的 DataModel 实例。
public class MovieDataModel extends MySQLJDBCDataModel {
// 保存用户对电影的评分的数据库表名
public final static String PERFERENCETABLE = "movie_preferences";
public final static String USERID_COLUMN = "userID"; // 表中用户标识的列名
public final static String ITEMID_COLUMN = "movieID"; // 表中电影标识的列名
public final static String PERFERENCE_COLUMN = "preference"; // 表中评分的列名
public MovieDataModel(String dataSourceName) throws TasteException {
super(lookupDataSource(dataSourceName), PERFERENCETABLE, USERID_COLUMN,
ITEMID_COLUMN, PERFERENCE_COLUMN);
}
public MovieDataModel() {
//DBUtil.getDataSource() 将返回应用的数据源
// 此应用是 J2EE 应用，所以这里会采用 JDNI 的方式创建数据库链接。
super(DBUtil.getDataSource(), PERFERENCETABLE, USERID_COLUMN,
ITEMID_COLUMN, PERFERENCE_COLUMN);
}
}
前面介绍了数据建模和 DataModel 的实现，下面来详细介绍推荐引擎的实现。如前面介绍的，Taste 既实现了最基本的基于用户的和基于内容的推荐算法，同时也提供了扩展接口，使用户可以方便的定义和实现自己的推荐算法。下面详细介绍如何扩展 Taste 的推荐引擎接口，实现基于用户相似度的推荐引擎，基于内容相似度的推荐引擎，以及 Slope One 的推荐引擎。Slope One 是一种非常快速简单的基于项目的推荐方法，需要使用用户的评分信息。
public class UserBasedRecommender implements Recommender {
private final Recommender recommender;
public UserBasedRecommender() throws IOException, TasteException {
this(new MovieDataModel());
}
public UserBasedRecommender(DataModel model) throws TasteException {
UserSimilarity userSimilarity = new PearsonCorrelationSimilarity(model);
userSimilarity.setPreferenceInferrer(new AveragingPreferenceInferrer(model));
UserNeighborhood neighborhood =
new NearestNUserNeighborhood(3, userSimilarity, model);
recommender = new CachingRecommender(
new GenericUserBasedRecommender(model, neighborhood, userSimilarity));
}
// 对外提供的推荐的接口，参数为用户标识和推荐项的个数
public List<RecommendedItem> recommend(long userID, int howMany)
throws TasteException {
return recommender.recommend(userID, howMany);
}
public List<RecommendedItem> recommend(long userID, int howMany,
Rescorer<Long> rescorer) throws TasteException {
return recommender.recommend(userID, howMany, rescorer);
}
// 以下方法都是实现 Recommender 的接口
public float estimatePreference(long userID, long itemID) throws TasteException {
return recommender.estimatePreference(userID, itemID);
}
public void setPreference(long userID, long itemID, float value)
throws TasteException {
recommender.setPreference(userID, itemID, value);
}
public void removePreference(long userID, long itemID) throws TasteException {
recommender.removePreference(userID, itemID);
}
public DataModel getDataModel() {
return recommender.getDataModel();
}
public void refresh(Collection<Refreshable> alreadyRefreshed) {
recommender.refresh(alreadyRefreshed);
}
public String toString() {
return "UserBasedRecommender[recommender:" + recommender + ‘]‘;
}
}
从上面的代码示例清单 3 可以看出，实现一个推荐引擎需要实现 Recommender 接口，它一般是对于某种 Taste 提供的推荐引擎的扩展，这是对 GenericUserBasedRecommender 进行的扩展，其中最重要的方法就是实例化推荐引擎的构造方法，一般其中涉及以下步骤：
public class ItemBasedRecommender implements Recommender {
private final Recommender recommender;
public ItemBasedRecommender() throws IOException, TasteException {
this(new MovieDataModel());
}
public ItemBasedRecommender(DataModel dataModel) throws TasteException {
Collection<GenericItemSimilarity.ItemItemSimilarity> correlations =
MovieSimilarityTable.getAllMovieSimilarities();
ItemSimilarity itemSimilarity = new GenericItemSimilarity(correlations);
recommender = new CachingRecommender(new EmbededItemBasedRecommender(
new GenericItemBasedRecommender(dataModel, itemSimilarity)));
}
public List<RecommendedItem> recommend(long userID, int howMany)
throws TasteException {
return recommender.recommend(userID, howMany);
}
.........
//EmbededItemBasedRecommender 类的定义
private static final class EmbededItemBasedRecommender implements Recommender {
// 包含一个 GenericItemBasedRecommender 实例；
private final GenericItemBasedRecommender recommender;
private EmbededItemBasedRecommender(GenericItemBasedRecommender recommender) {
this.recommender = recommender;
}
public List<RecommendedItem> recommend(long userID, int howMany,
Rescorer<Long> rescorer)
throws TasteException {
FastIDSet itemIDs = recommender.getDataModel().getItemIDsFromUser(userID);
return recommender.mostSimilarItems(itemIDs.toArray(), howMany, null);
}
........
}
从上面的代码示例清单 4 可以看出，与上一个实现类似它是对 GenericItemBasedRecommender 的扩展，它的构造方法涉及以下步骤：
public final class MovieRecommender implements Recommender {
private final Recommender recommender;
public MovieRecommender() throws IOException, TasteException {
this(new MovieDataModel());
}
public MovieRecommender(DataModel dataModel) throws TasteException {
// 创建一个 SlopeOneRecommender 的实例
recommender = new CachingRecommender(new SlopeOneRecommender(dataModel));
}
// 对外提供的推荐的接口，参数为用户标识和推荐项的个数
public List<RecommendedItem> recommend(long userID, int howMany)
throws TasteException {
return recommender.recommend(userID, howMany);
}
........
}
Slope One 是一种非常快速简单的基于项目的推荐方法，它只需要使用用户的评分信息。具体的实现，只需要在我们的推荐引擎中包含一个 SlopeOneRecommender 的实例。
完成了推荐引擎的设计与实现，下面我们需要设计一些 REST API，向外暴露推荐功能。为了提高推荐引擎的处理效率，这里采用 Singleton 模式实现一个推荐引擎的单例 MovieRecommenderSingleton。在 Servlet 启动的时候初始化推荐引擎的单例，以后每次调用推荐方法。
public class MovieRecommenderServlet extends HttpServlet {
private static final int NUM_TOP_PREFERENCES = 20;
private static final int DEFAULT_HOW_MANY = 20;
private Recommender recommender;
@Override
public void init(ServletConfig config) throws ServletException {
super.init(config);
// 从 web.xml 中读取需要创建的推荐引擎类名
/*
* <servlet>
* <servlet-name>movie-recommender</servlet-name>
* <display-name>Movie Recommender</display-name>
* <description>Movie recommender servlet</description>
* <servlet-class>
* com.ibm.taste.example.movie.servlet.MovieRecommenderServlet
* </servlet-class>
* <init-param>
* <param-name>recommender-class</param-name>
* <param-value>
* com.ibm.taste.example.movie.recommender.UserBasedRecommender
* </param-value>
* </init-param>
* <load-on-startup>1</load-on-startup>
* </servlet>
*/
String recommenderClassName = config.getInitParameter("recommender-class");
if (recommenderClassName == null) {
throw new ServletException(
"Servlet init-param \"recommender-class\" is not defined");
}
try {
MovieRecommenderSingleton.initializeIfNeeded(recommenderClassName);
} catch (TasteException te) {
throw new ServletException(te);
}
recommender = MovieRecommenderSingleton.getInstance().getRecommender();
}
@Override
public void doGet(HttpServletRequest request,
HttpServletResponse response) throws ServletException {
//Parameters.USER_ID = "userID"
String userIDString = request.getParameter(Parameters.USER_ID);
if (userIDString == null) {
throw new ServletException("userID was not specified");
}
long userID = Long.parseLong(userIDString);
String howManyString = request.getParameter(Parameters.COUNT);
//Parameters.COUNT = "count"
int howMany = howManyString == null ? DEFAULT_HOW_MANY :
Integer.parseInt(howManyString);
String format = request.getParameter(Parameters.FORMAT);
//Parameters.FORMAT = "format"
if (format == null) {
format = "json";
}
try {
// 为指定用户计算推荐的电影
List<RecommendedItem> items = recommender.recommend(userID, howMany);
// 加载电影的相关信息，RecommendMovieList 是保存了一组推荐电影的相关信息和
// 引擎计算得到的他们的 ranking
RecommendMovieList movieList = new RecommendMovieList(items);
if ("text".equals(format)) {
writePlainText(response, movieList);
} else if ("json".equals(format)) {
writeJSON(response, movieList);
} else {
throw new ServletException("Bad format parameter: " + format);
}
} catch (TasteException te) {
throw new ServletException(te);
} catch (IOException ioe) {
throw new ServletException(ioe);
}
}
//details please refer to the src code
}
以上完成了电影推荐引擎服务器端的编程，下面我们使用 FireFox 的插件 Poster 测试一下 HTTP 请求，查看推荐引擎的返回结果。对任意一个用户，推荐引擎应该基于一定的规则计算得到一组电影以及预计的评分，为了有更好的用户体验，引擎在拿到推荐电影序号的列表后，从电影信息数据库中查询得到电影的相关信息，包括电影的名称，发表时间以及类型等信息。这里我们采用 JSON 作为推荐引擎的响应格式。
实现一个推荐引擎的最后一步就是编写客户端代码，为电影推荐引擎提供一个友好的用户界面。下面展示一下我们为电影推荐引擎写的一个简单的用户界面：右边红色框中的是该用户已经打分的电影列表，左边蓝色框中是推荐引擎为用户推荐的电影列表。
首先，展示一下基于用户的推荐引擎的推荐结果，推荐引擎会根据用户已打分的电影找到用户的“邻居”，将“邻居”们比较喜欢的电影推荐给当前用户。
其次，图 6 展示了基于内容的推荐引擎的推荐结果，推荐引擎会根据用户已打分的电影找到相似的电影，推荐给当前用户。
最后，展示 SlopeOne 推荐引擎的推荐结果，这种推荐引擎计算速度较快，效果很好，是一种非常快速简单的基于项目的推荐方法。
目前几乎所有大型的电子商务系统，都不同程度地使用了各种形式的推荐引擎。推荐技术的使用，不仅大大的提高了用户购物的体验，增加了用户的粘着度，而且电子商务公司也由于推荐系统的应用而大大的提高了交叉销售的可能，从而大大的提高了营业额。今天，你有自己的商品推荐系统么？
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原文地址：http://blog.csdn.net/qq_14926159/article/details/51308753
