Mahout--（四）Taste的架构和部署Demo

Taste简介
Taste是Apache Mahout提供的一个协同过滤算法的高效实现，它是一个基于Java实现的可扩展的，高效的推荐引擎。Taste既实现了最基本的基于用户的和基于内容的推荐算法，同时也提供了扩展接口，使用户可以方便的定义和实现自己的推荐算法。同时，Taste不仅仅只适用于Java应用程序，它可以作为内部服务器的一个组件以HTTP和Web Service的形式向外界提供推荐的逻辑。Taste的设计使它能满足企业对推荐引擎在性能、灵活性和可扩展性等方面的要求。

Taste的架构

Taste Architecture

Taste由以下五个主要的组件组成：
        * DataModel：DataModel是用户喜好信息的抽象接口，它的具体实现支持从任意类型的数据源抽取用户喜好信息。Taste默认提供JDBCDataModel和FileDataModel，分别支持从数据库和文件中读取用户的喜好信息。
        * UserSimilarity和ItemSimilarity：UserSimilarity用于定义两个用户间的相似度，它是基于协同过滤的推荐引擎的核心部分，可以用来计算用户的“邻居”，这里我们将与当前用户口味相似的用户称为他的邻居。ItemSimilarity 类似的，计算内容之间的相似度。
        * UserNeighborhood：用于基于用户相似度的推荐方法中，推荐的内容是基于找到与当前用户喜好相似的“邻居用户”的方式产生的。UserNeighborhood定义了确定邻居用户的方法，具体实现一般是基于 UserSimilarity 计算得到的。
        * Recommender：Recommender是推荐引擎的抽象接口，Taste中的核心组件。程序中，为它提供一个DataModel，它可以计算出对不同用户的推荐内容。实际应用中，主要使用它的实现类 GenericUserBasedRecommender或者GenericItemBasedRecommender，分别实现基于用户相似度的推荐引擎或者基于内容的推荐引擎。

运行Demo
1. 下载mahout-0.2
    svn checkout https://svn.apache.org/repos/asf/mahout/branches/mahout-0.2/
2. 准备数据源，从Grouplen下载"1 Million MovieLens Dataset"，链接： http://www.grouplens.org/system/files/ml-1m.zip
3. 解压数据源压缩包，将movie.dat和ratings.dat拷贝到/mahout-0.2/examples/src/main/java/org/apache/mahout/cf/taste/example/grouplens
4. 回到/mahout-0.2/examples目录下，运行"mvn install"
5. 进入/mahout-0.2/taste-web目录，拷贝 ../examples/target/grouplens.jar到 taste-web/lib目录
    cp ../examples/target/grouplens.jar ./lib
6. 在/mahout-0.2下运行"mvn package"
7. 将 taste-web/target 目录下生成的war包“mahout-taste-webapp-0.2.war”拷贝到Tomcat的webapp下
8. 启动Tomcat，在/bin目录运行“./startup.sh”
9. 访问“ http://localhost:8080/mahout-taste-webapp-0.2/RecommenderServlet?userID=1 ”

Build Demo

原博网址：http://www.douban.com/note/218917942/