mahout 0.6基于Item的CF代码分析

phase1: convert items to an internal index

     这步主要是将itemId转成一个int。

     input:用户评分文件（这也是我们最原始的输入了），格式一般为：userId \t itemId \t score。

     map:(index, itemId)

     reduce: (index, itemId)

phase2: convert user preferences into a vector per user 计算一个用户的对各个item的打分构成的向量

     input:用户评分文件

     param: --userBooleanData如果这个参数为true，则会忽略评分列，对于买或不买这类数据有时需要指这定这个值。

     如果booleanData==true  ，则map输出为（userid,itemid)），itemid类型为VarLongWritable

     如果booleanData==false  ，则map输出为（userid,EntityPrefWritable)）

     这里有个小技巧，即EntityPrefWritable继承了VarLongWritable，所以不管map输出的是（VarLongWritable，VarLongWritable）还是（VarLongWritable，EntityPrefWritable），reduce的输入总是可以表达成（VarLongWritable，List）

     reduce: 以用户为key，输出 (userId, VectorWritable)，VectorWritable中保存了当前用户对所有项目的打分，对itemid的打分存放在一个RandomAccessSparseVector的idtoIndex(itemid)位置

    在reduce的过程中对用户计数器进行计数，每发现一个用户，计数器加1.

phase3:  build the rating matrix,计算出对于每个item,各个user对它的打分

         map阶段：输入是phase2的输出，对于每一个（userId, VectorWritable)，取出向量中的每一个item，构造一个RandomAccessSparseVector itemVector，这个itemVector中只有一个元素，这一个元素的index是idToIndex(userid),   value 是用户对这个item的打分，也就是说这个itemVector中封装了一个用户对这个item的打分数据即：itemVector.get().setQuick(column, elem.get());

        最后输出(item_index,itemVector)，即：ctx.write(new IntWritable(elem.index()), itemVector);

reduce阶段：对于一个item（item_index）,合并所有用户对它的打分，形成一个VectorWritable,并输出。

      VectorWritable vectorWritable = VectorWritable.merge(vectors.iterator());

      vectorWritable.setWritesLaxPrecision(true);

      ctx.write(row, vectorWritable);

      至此，对于每一个Item，我们得到了所有用户对它的打分数据，保存在一个VectorWritable中.

phase4: RowSimilarityJob

这一步比较关键，计算item相似度，它拆分成了三个JOB。

       param: --numberOfColumns, --similarityClassname,--maxSimilaritiesPerRow(默认:100)

       Job1:再一次生成用户对各个item的打分向量,与之前不同的是还计算出了nonZeroEntries maxValues  norms三个向量

       input:phase3的输出

       map: (itemId, VectorWritable ) ==>(userId, VectorWritable)

       mapper每处理一个 (itemId, VectorWritable ) ,都会为nonZeroEntries maxValues  norms(三个RandomAccessSparseVector变量)设置一个维度的值,最后在mapper的cleanup函数中,将这三个变量写到输出,为了区分与正常的输出,它们的key比较特殊,分别为Integer.MIN_VALUE,Integer.MIN_VALUE+1,Integer.MIN_VALUE+2

       reduce:(userId, VectorWritable),并且将nonZeroEntries maxValues  norms(三个RandomAccessSparseVector变量)写入到对应的路径下面

       Job2:pairwise similarity    item相似度计算

       map: 对同一用户的所有item-rating，输出两两item之间的关系.

       map的输入是job1中的输出:(userId, VectorWritable),在map中,对于每个user对所有item的打分向量即(userId, VectorWritable),首先根据向量中的每个元素的index值升序排序,此时的index值是一个itemid,这一点很重要,保证了下面的向量dots中的各个元素的index()的值都大于或等于map写出的key,即(occurrenceA.index()),使得最后在reducer中只是生成了一个上三角矩阵,这个要仔细体会一下.mapper最后输出的key为这个user的第一个打分项目的itemid,输出的value是在当前用户打分向量中,第一个item与其他各个item(包括第一个)的aggregate值构成的一个Vector.即:

ctx.write(new IntWritable(occurrenceA.index()), new VectorWritable(dots));

       reduce: 首先汇总一个itemid对应的所有aggaregate的值,最后计算对应的相似度,写到一个VectorWritable中

ctx.write(row, new VectorWritable(similarities));//生成了一个上三角矩阵,因为similarities中的元素的index()值都大于或等于row

        Job3:生成完整的相似度矩阵,并且每一行只取前面最大的maxSimilaritiesPerRow个值

        经过了job2之后,我们只是得到了一个上三角相似度矩阵,job3的作用就是通过这半个上三角矩阵生成一个完整的相似度矩阵.获取前maxSimilaritiesPerRow个值是用到了优先队列.

      

protected void map(IntWritable row, VectorWritable similaritiesWritable, Context ctx)
        throws IOException, InterruptedException {
      Vector similarities = similaritiesWritable.get();
      TopK topKQueue = new TopK(maxSimilaritiesPerRow, Vectors.BY_VALUE);
      Iterator nonZeroElements = similarities.iterateNonZero();
      while (nonZeroElements.hasNext()) {
        Vector.Element nonZeroElement = nonZeroElements.next();
        topKQueue.offer(new Vectors.TemporaryElement(nonZeroElement));
        Vector transposedPartial = similarities.like();
        transposedPartial.setQuick(row.get(), nonZeroElement.get());
        ctx.write(new IntWritable(nonZeroElement.index()), new VectorWritable(transposedPartial));  //生成下三角,nonZeroElement.index()>row.get()
      }
      Vector topKSimilarities = similarities.like();
      for (Vector.Element topKSimilarity : topKQueue.retrieve()) {
        topKSimilarities.setQuick(topKSimilarity.index(), topKSimilarity.get());
      }
      ctx.write(row, new VectorWritable(topKSimilarities));  //这是个细节问题,加上这一句,可以使得reduce的结果中保留原来的上三角
    }
  }

          至此，item相似度计算完毕。最后reduce的结果是生成整个矩阵,而不是仅仅是上三角或下三角,见代码注释.并且此时对于每个item,它对应的相似度向量中仅仅保存了相似度最大的maxSimilaritiesPerRow个item, 可以认为这maxSimilaritiesPerRow个item即为当前item的相似item

 

phase 4 :进行三个mapreduce任务

job1 :prePartialMultiply1   对每个item对应的相似度向量进行处理,去除与自身的相似度,并将处理后的向量输出

job2: prePartialMultiply2    读取用户评分向量v,对于v ,只保留其中pref最大的maxPrefsPerUserConsidered个元素,其它的元素的值全部设置为NaN,对于这个处理后的向量中的每一个元素 ,的ite 输出一条记录,key为对应 mid,  而value为一个封装了用户对这个itemid打分的VectorOrPrefWritable,

job3: partialMultiply   对于一个itemid输出一个VectorAndPrefsWritable对象,该对象封装了一个该item的相似度向量,对这个 item打过分的所有用户,以及对应的prefs

         VectorAndPrefsWritable vectorAndPrefs = new VectorAndPrefsWritable(similarityMatrixColumn, userIDs, prefValues);

         context.write(key, vectorAndPrefs);

 

phase 5 为用户进行推荐:

   

      map的输入为phase4中job3的输出. 即:itemid_index,VectorAndPrefsWritable(vector,List,List) ,其中vector的值为Vector,为itemid_index的相似度向量

      map输出为(userid,PrefAndSimilarityColumnWritable(pref,vector).  含义为userid对一个项目打分了,分数是pref,并且,这个项目相似度向量保存在vector中.

      reduce阶段的输入为(userid,List),用户对一个项目的打分时,与该项目相似的item(即对应的相似度向量中的item)都有可能被推荐,计算推荐的可能性思想是:对于每一个可能被推荐的item,,将该item与user打分的所有项目的相似度与对应的pref相乘的积累加起来,除以相似度的累加和.这里使用了两个vector分别来保存相似度与pref的乘积的累加和以及相似度的累加和,即numerators和denominators,vector中每维度对应着一个可能被推荐的item