隐式反馈推荐 - 不正确的结果答案

【问题标题】：Implicit feedback recommendation - Incorrect results隐式反馈推荐 - 不正确的结果
【发布时间】：2014-07-07 18:02:32
【问题描述】：

我是 mahout 的新手，我使用给定 here 的 parallelALS 作业构建了一个隐式反馈推荐器。我的数据集的每一行都包含 user_id、product_id、preference_score（这是用户对产品的访问次数）。用户和产品 ID 的类型为 long。在过滤掉单次或两次访问后，我有一百万个此类数据点。

我基本上已经编写了一个 bash 脚本来运行“parallelALS”和“recommendfactorized”这两个作业，正如示例“factorize-movielens-1M”中所示。运行脚本后，生成的建议似乎有一个错误。结果的每一行的格式（如几篇博客文章中所述）似乎是：-
user_id [product_id:score,…]

但是每行中的所有 products_ids 都是 0。我不确定这里出了什么问题。这是数据集的问题还是调整参数（alpha、lambda 等）或其他问题？

【问题讨论】：

发布您的数据示例。 user 和 item 的 id 必须是 Mahout ID，即连续整数。您需要维护字典以将用户和项目 ID 映射到 mahout ID（两个 HashBiMap 或一个数据库都可以使用），这是新用户经常错过的。

标签： collaborative-filtering mahout-recommender

【解决方案1】：

user 和 item 的 id 必须是 Mahout ID，即连续整数。您需要维护字典以将用户和项目 ID 与 mahout ID 进行映射（两个 HashBiMap 或一个数据库都可以使用），这是新用户经常错过的。

为了确定发布您输入数据的示例。

【讨论】：