0
좋아, 전 Mahout과 java에 아주 익숙 해요. 추천인을 평가하려고하는데 아래의 코드는 거리 측정이나 클러스터 크기에 상관없이 항상 0.0을 반환합니다. 분명히 그것은 교육 및 테스트 데이터를 전혀 분할하지 않으며, 왜 그런지 잘 모르겠습니다.Mahout - 추천 평가자가 반환 0.0
이 코드에 대한 도움이 감사드립니다.
public class Example {
public static void main(String[] args) throws Exception {
final DataModel model = new FileDataModel(new File("FILENAME")) ;
RecommenderEvaluator evaluator = new AverageAbsoluteDifferenceRecommenderEvaluator();
RecommenderBuilder recommenderBuilder = new RecommenderBuilder() {
@Override
public Recommender buildRecommender(DataModel dataModel) throws TasteException {
UserSimilarity similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(model);
ClusterSimilarity clusterSimilarity = new NearestNeighborClusterSimilarity(similarity);
TreeClusteringRecommender tree = new TreeClusteringRecommender(model, clusterSimilarity, 50);
return tree;
}
} ;
double score = evaluator.evaluate(recommenderBuilder, null, model, .7, 1.0);
System.out.println(score);
}
}
고맙습니다!
코끼리 조련사 문서에서