Eclipse 下mahout的配置与使用
mahout 是一个开源的旨在为实际问题提供可伸缩性算法的软件。
官方主页：http://mahout.apache.org/
QuickStart：https://cwiki.apache.org/confluence/display/MAHOUT/Quickstart
目前的版本是0.4 ，此例展示了在eclipse下如何配置并应用mahout到你的程序中。
环境：eclipse +maven(m2eclipse)+ mahout 0.4 +jdk 1.6
配置：
Step 1：
在eclipse中新建一个maven程序 在”Select an Archetype“ 中选择”maven-Archetype-QuickStart“ 即可。
Step 2：
打开pom.xml 加入一些必备的jar。
点击 pom.xml 下的dependencies选项卡，在dependencies出点击add。 在弹出的对话框中输入”mahout“ 稍等片刻就会出来很多的jar包，选择合适的mahout包，一般来说，如果做的很简单的程序，选择mahout-core 就行，如果需要分布计算则需要加入 hadoop。
保存pom.xml 这是程序就会自动下载你所选择的jar包。
实例：
好了我们用一个例子来说明吧：
新建一个class 写入以下代码：
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.model.file.*; import org.apache.mahout.cf.taste.impl.neighborhood.*; import org.apache.mahout.cf.taste.impl.recommender.*; import org.apache.mahout.cf.taste.impl.similarity.*; import org.apache.mahout.cf.taste.model.*; import org.apache.mahout.cf.taste.neighborhood.*; import org.apache.mahout.cf.taste.recommender.*; import org.apache.mahout.cf.taste.similarity.*; import java.io.*; import java.util.*; public class RecommenderIntro { private RecommenderIntro(){}; public static void main (String args[])throws Exception{ // step:1 构建模型 2 计算相似度 3 查找k紧邻 4 构造推荐引擎 DataModel model =new FileDataModel(new File("data/intro.csv")); UserSimilarity similarity =new PearsonCorrelationSimilarity(model); UserNeighborhood neighborhood =new NearestNUserNeighborhood(2,similarity,model); Recommender recommender= new GenericUserBasedRecommender(model,neighborhood,similarity); List
运行结果：
RecommendedItem[item:104, value:4.257081]
RecommendedItem[item:106, value:4.0]
其中intro.csv 的格式如下：
第一列为UserID ，第二列为ItemID，第三列为Preference Value 即评分 1,101,5 1,102,3 1,103,2.5 2,101,2 2,102,2.5 2,103,5 2,104,2 3,101,2.5 3,104,4 3,105,4.5 3,107,5 4,101,5 4,103,3 4,104,4.5 4,106,4 5,101,4 5,102,3 5,103,2 5,104,4 5,105,3.5 5,106,4
Pom.xml 文件如下：