推荐引擎之Mahout 基于用户协同过滤算法的使用

标签：协同过滤算法   推荐引擎   mahout   

本文目的： 介绍一种常见推荐算法（用户协同过滤）的使用。

应用场景： XXX项目运行一段时间后，系统中将会存在很多视频信息， 而通常 APP 给用户推送的消息（1-3条/每天），

那么这就需要我们根据用户的行为特征，进行更为有效的推送。

工具介绍：mahout 协同过滤算法的使用

测试代码：

/**
 * 
 * 基于用户近邻协同过滤推荐算法,
 * 本文目的：针对xxx后续广告推荐算法，提供一些算法模型的参考
 * 
 * @版权所有：来谊金融 版权所有 (c) 2015
 * @author feihu.wang
 * @version Revision 1.0.0
 * @see:
 * @创建日期：2015年5月18日
 * @功能说明：
 *
 */
public class CfTest {
    public static void main(String[] args) throws IOException, TasteException {  
        
        DataModel model = new FileDataModel(new File("E:\\projects\\code\\mahout_test\\intro.csv"));  
        
        //用户相识度 ：皮尔森相关性近视度
        //UserSimilarity sim = new PearsonCorrelationSimilarity(model);
        
        //用户相识度 ：欧式距离
        UserSimilarity sim = new EuclideanDistanceSimilarity(model);
        
        // 最近邻算法
        UserNeighborhood nbh = new NearestNUserNeighborhood(2, sim, model);  
          
        // 生成推荐引擎  : 基于用户的协同过滤算法， 
        //还有基于物品的过滤算法，mahout 下面已经有很多实现
        Recommender rec = new GenericUserBasedRecommender(model, nbh, sim);  
          
        // 为用户ID(1)推荐物品(数量2个)  
        List<RecommendedItem> recItemList = rec.recommend(1, 2);  
          
        for(RecommendedItem item : recItemList) {  
            System.out.println(item);  
        }  
          
    }

测试数据：

intro.csv

pom 依赖：

<dependency>
<groupId>org.apache.mahout</groupId>
<artifactId>mahout-core</artifactId>
<version>0.9</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.mahout</groupId>
<artifactId>mahout-math</artifactId>
<version>0.9</version>
</dependency>

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推荐引擎之Mahout 基于用户协同过滤算法的使用

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