从源代码剖析Mahout推荐引擎
1. Mahout推荐引擎概况
Mahout的推荐引擎，要从org.apache.mahout.cf.taste包说起。
packages的说明：
- common: 公共类包括，异常，数据刷新接口，权重常量
- eval: 定义构造器接口，类似于工厂模式
- model: 定义数据模型接口
- neighborhood: 定义近邻算法的接口
- recommender: 定义推荐算法的接口
- similarity: 定义相似度算法的接口
- transforms: 定义数据转换的接口
- hadoop: 基于hadoop的分步式算法的实现类
- impl: 单机内存算法实现类
从上面的package情况，我可以粗略地看出推荐引擎分为5个主要部分组成：数据模型，相似度算法，近邻算法，推荐算法，算法评分器。
从数据处理能力上，算法可以分为：单机内存算法，基于hadoop的分步式算法。
下面我们将基于单机内存算法，研究Mahout的推荐引擎的结构。
2. 标准化的程序开发过程
以UserCF的推荐算法为例，官方建议我们的开发过程：
图片摘自Mahout in Action
从上图中我们可以看到，算法是被模块化的，通过1,2,3,4的过程进行方法调用。
程序代码：
public class UserCF {
final static int NEIGHBORHOOD_NUM = 2;
final static int RECOMMENDER_NUM = 3;
public static void main(String[] args) throws IOException, TasteException {
String file = "datafile/item.csv";
DataModel model = new FileDataModel(new File(file));
UserSimilarity user = new EuclideanDistanceSimilarity(model);
NearestNUserNeighborhood neighbor = new NearestNUserNeighborhood(NEIGHBORHOOD_NUM, user, model);
Recommender r = new GenericUserBasedRecommender(model, neighbor, user);
LongPrimitiveIterator iter = model.getUserIDs();
while (iter.hasNext()) {
long uid = iter.nextLong();
List list = r.recommend(uid, RECOMMENDER_NUM);
System.out.printf("uid:%s", uid);
for (RecommendedItem ritem : list) {
System.out.printf("(%s,%f)", ritem.getItemID(), ritem.getValue());
}
System.out.println();
}
}
}
我们调用算法的程序，要用到4个对象：DataModel, UserSimilarity, NearestNUserNeighborhood, Recommender。
3. 数据模型
Mahout的推荐引擎的数据模型，以DataModel接口为父类。
通过“策略模式”匹配不同的数据源，支持File, JDBC(MySQL, PostgreSQL), NoSQL(Cassandra, HBase, MongoDB)。
注：NoSQL的实现在mahout-integration-0.8.jar中。
数据格式支持2种：
- GenericDataModel: 用户ID，物品ID，用户对物品的打分(UserID,ItemID,PreferenceValue)
- GenericBooleanPrefDataModel: 用户ID，物品ID (UserID,ItemID)，这种方式表达用户是否浏览过该物品，但并未对物品进行打分。
4. 相似度算法工具集
相似度算法分为2种
- 基于用户(UserCF)的相似度算法
- 基于物品(ItemCF)的相似度算法
1). 基于用户(UserCF)的相似度算法
计算用户的相似矩阵，可以通过上图中几种算法。
2). 基于物品(ItemCF)的相似度算法
计算物品的相似矩阵，可以通过上图中几种算法。
相似度算法介绍，摘自：http://www.cnblogs.com/dlts26/archive/2012/06/20/2555772.html
5. 近邻算法工具集
近邻算法只对于UserCF适用，通过近邻算法给相似的用户进行排序，选出前N个最相似的，作为最终推荐的参考的用户。
近邻算法分为2种：
- NearestNUserNeighborhood:指定N的个数，比如，选出前10最相似的用户。
- ThresholdUserNeighborhood:指定比例，比如，选择前10%最相似的用户。
6. 推荐算法工具集
推荐算法是以Recommender作为基础的父类，关于推荐算法的详细介绍，请参考文章：Mahout推荐算法API详解
转载请注明出处：
http://blog.fens.me/mahout-recommend-engine/