java - 基于用户的推荐系统无法正常工作(mahout)

Question

我已经实现了一个基于用户的基本推荐系统，但是当我运行该程序时，有很多用户(在输出中)没有任何推荐项目。

我认为，如果该用户有单个项目，但该用户有多个项目，这可能是由于我的数据模型所致。

我犯了什么错误？

我的代码是这样的 -

DataModel dm =new FileDataModel(new File("data.csv"));

UserSimilarity similarity =new PearsonCorrelationSimilarity(dm);

UserNeighborhood neighborhood = new ThresholdUserNeighborhood(0.1, similarity, dm);

UserBasedRecommender recommander= new GenericUserBasedRecommender(dm,neighborhood,similarity);

for(LongPrimitiveIterator users=dm.getUserIDs(); users.hasNext();)
{
   Long UserID=users.nextLong();
   List<RecommendedItem>recommendations = recommander.recommend(UserID,10000);
   for(RecommendedItem recommendation : recommendations)
   {

    System.out.println(recommendation);
   }

}

我的数据模型格式是 -(userID，ItemID，首选项)

喜欢-

25417,11114,1
25417,11114,1
25669,11114,1
25333,11114,1
26426,11114,1
26427,11114,1
25432,11114,1
26432,11114,1
26432,11114,1
13720603,116608,1
13720602,204167,1
13720602,198158,1
13720604,6584,1
13720605,3124,1
217778,76263,2
13720606,5199,1
13720607,63613,1
217778,49443,1
13720608,118189,1
13361003,65759,2
13361003,65759,2
13673094,19002,1
13720609,3284,2
13720610,167130,1
13720611,211780,1
13720611,211780,1
13720612,62397,1
13720613,62397,1
13720614,60860,1
13720613,62397,1
13720615,108533,1 

请帮忙。我无法找出问题所在。

Answer 1

用户和项目 ID 必须转换为非负整数，以便它们对应于数据集的行号和列号。这意味着您需要创建字典来将应用程序特定的 id 转换为 Mahout ID 或从 Mahout ID 中转换出来。

顺便说一句，这里的 Mahout 有一个更新的更好的推荐架构(它将使用您的应用程序特定的 ID):

1. 马胡特 Intro to Cooccurrence Recommenders .
2. 一本免费电子书，其中讨论了总体思路:Practical Machine Learning
3. 幻灯片，讨论混合操作或其他指标:Creating a Multimodal Cooccurrence Recommender
4. 两篇博文:推荐器的新增功能:part #1以及推荐器的新增功能:part #2
5. 描述对数似然比的帖子:Surprise and Coinsidense LLR 用于减少数据中的噪声，同时保持计算 O(n) 复杂度。