협업 필터링을위한 mahout 예제 실행 : 결과는 어디에 있습니까?

나는 마호 마트 (mahout)를 조금 실험하고 모든 것을 만들기 시작하고 예제를 살펴 보았다. 저는 주로 협업 필터링에 관심이 많아서 BookCrossing 데이터 세트에서 추천을 찾는 예제부터 시작했습니다. 나는 모든 것을 작동시킬 수 있었고 샘플은 오류없이 실행됩니다.협업 필터링을위한 mahout 예제 실행 : 결과는 어디에 있습니까?

RecommenderIRStatsEvaluator evaluator = new GenericRecommenderIRStatsEvaluator(); 
File ratingsFile = TasteOptionParser.getRatings(args); 
DataModel model = 
    ratingsFile == null ? new BookCrossingDataModel(true) : new BookCrossingDataModel(ratingsFile, true); 

IRStatistics evaluation = evaluator.evaluate(
    new BookCrossingBooleanRecommenderBuilder(), 
    new BookCrossingDataModelBuilder(), 
    model, 
    null, 
    3, 
    Double.NEGATIVE_INFINITY, 
    1.0); 

log.info(String.valueOf(evaluation));

그래서 올바른 것 같다,하지만 난보고 싶다 :

INFO: Creating FileDataModel for file /tmp/taste.bookcrossing. 
INFO: Reading file info... 
INFO: Read lines: 433647 
INFO: Processed 10000 users 
INFO: Processed 20000 users 
INFO: Processed 30000 users 
INFO: Processed 40000 users 
INFO: Processed 50000 users 
INFO: Processed 60000 users 
INFO: Processed 70000 users 
INFO: Processed 77799 users 
INFO: Beginning evaluation using 0.9 of BookCrossingDataModel 
INFO: Processed 10000 users 
INFO: Processed 20000 users 
INFO: Processed 22090 users 
INFO: Beginning evaluation of 4245 users 
INFO: Starting timing of 4245 tasks in 2 threads 
INFO: Average time per recommendation: 296ms 
INFO: Approximate memory used: 115MB/167MB 
INFO: Unable to recommend in 1 cases 
INFO: Average time per recommendation: 67ms 
INFO: Approximate memory used: 107MB/167MB 
INFO: Unable to recommend in 2363 cases 
INFO: Average time per recommendation: 72ms 
INFO: Approximate memory used: 146MB/167MB 
INFO: Unable to recommend in 5095 cases 
INFO: Average time per recommendation: 71ms 
INFO: Approximate memory used: 113MB/167MB 
INFO: Unable to recommend in 7596 cases 
INFO: Average time per recommendation: 71ms 
INFO: Approximate memory used: 130MB/167MB 
INFO: Unable to recommend in 10896 cases 
INFO: Evaluation result: 1.0895580110095793

내가 코드를 검사 할 때, 나는 즉 볼 수있는이 수행합니다 그러나, outbput이 같은 것입니다 생성 된 제안 및/또는 유사점에 대한 자세한 내용 반환 된 개체는 IRStatistics 형식이며 결과의 통계에 일부 숫자 만 표시됩니다. 내가 다른 곳을 봐야 할까? 이 권장 사항은 실제 추천을 얻으려는 의도가 아니 었습니까?

출처

2013-05-16 Teun D

실제로 추천을 생성하지 않으므로 여기에서 평가를 수행하는 중입니다.

Mahout 실천에서 나온이 책 (link)은 실제로 추천을 얻는 방법에 대한 아이디어를 제공합니다.

예제는 한 사용자에 대한 권장 사항 만 요청합니다. 사용자가 모든 사용자를 반복하고 모든 사용자 권장 사항을 얻은 다음 파일로 출력하는 것과 같은 작업을 결정할 수 있습니다.

또한이 예제는 데이터 모델 빌더 또는 recommender builder를 사용하지 않지만 메소드 서명을보고 알아낼 수는 없습니다.

출처

2013-05-16 11:24:08

아, 멋지다. 나는이 예에서 너무 많이 기대하고 있었다. –

예,이 곳을 잘못 보았습니다. 권장 사항은 17 페이지의 예제에서 가장 간단하게 작성됩니다. –

협업 필터링을위한 mahout 예제 실행 : 결과는 어디에 있습니까?

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