3.2 内存中的DataModel

3.2 内存中的DataModel

这是个抽象概念，在Mahout中，recommender的输入数据是DataModel。DataModel的实现为各种推荐器算法需要的数据提供了有效的使用。例如，一个DataModel可以在输入数据中，提供一个包括所有user IDs的列表，或提供与一个item相关联的所有分值，或者提供一个为一系列item IDs打分的所有用户的列表。我们将会集中研究一些highlights；一个关于DataModel的API的更详细的描述，可以通过在线文档中找到。

3.3.1 GenericDataModel

这个我们先来看一下，最简单的实现（在内存中实现），GenericDataModel。当你想用编程的方法,在内存中呈现你的数据，而不是基于一个现存的外部数据资源。例如一个文件或相关数据库在内存中创建你的数据表现时，这是非常合适的。它只是以这种形式把分值当作输入数据，这个形式就是一个FastByIDMap映射user IDs到有这些用户的数据的PreferenceArrays上。 

列表3.2 基于GenericDataModel，定义输入数据

FastByIDMap<PreferenceArray> preferences = 
new FastByIDMap<PreferenceArray>(); 
PreferenceArray prefsForUser1 = new GenericUserPreferenceArray(10); // 为user 1建立PreferenceArray 

prefsForUser1.setUserID(0, 1L);  
prefsForUser1.setItemID(0, 101L); //   添加第一个preference，在刚刚创建的10中 
prefsForUser1.setValue(0, 3.0f); //B 
prefsForUser1.setItemID(1, 102L); 
prefsForUser1.setValue(1, 4.5f); 
… (8 more) 
preferences.put(1L, prefsForUser1);// 把user 1的preference添加到输入数据上

DataModel model = new GenericDataModel(preferences); //创建DataModel  

 

一个GenericDataModel使用多少内存？储存的分值的数目占内存占用的绝对优势。通过一些经验揭示，每一preference占用28个字节的Java heap space 。它包括所有的数据和其他次要数据结构--如指数。如果你喜欢你也可以尝试一下;下载一个GenericDataModel，调用 System.gc() ，几次后，比较Runtime.totalMemory()和Runtime.freeMemory()的结构。这是未加工过的，但应该可以给出一个合理的估计，这个估计就是数据占有多少内存。

3.2.2 基于文件的数据 

通常我们不会直接地使用GenericDataModel，而是可能使用FileDataModel： FileDataModel从一个文件中读取数据，并可以在内存中储存作为结果的分值数据，从而转化为GenericDataModel。

几乎任何一个合理的文件都将会这么做。我们在第一节里已经看到了一个这样文件的例子，在这节里，我们创造了一个简单的用逗号分割数据的文件，在这个文件里，每一行都包含一个数据：user ID,item ID,分值。使用Tab分割的文件也同样这么做。如果它们的名字各自以“.zip” 或“.gz”为后缀，使用对应的zip和gzip解压。在压缩格式储存这一数据是一个好想法，因为它是巨大的，并且被压缩好的。

3.2.3 Refreshable组件

Refreshable是一个很有用的接口,Mahout里有很多关于它的实现, 它是只要实现一个 refresh(Collection<Refreshble>), 基于最新的数据,请求组件的重新加载,重新计算,和刷新他们额状态,,例如: