具有重复用户、项目输入但偏好值不同的 Mahout 数据模型

Question

我想知道分布式 mahout 推荐工作 org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.item.RecommenderJob 如何处理存在重复和三重用户、项目条目但具有不同偏好值的 csv 文件。例如，如果我有一个 .csv 文件，其中包含以下条目：

1,1,0.7
1,2,0.7
1,2,0.3
1,3,0.7
1,3,-0.7

Mahout 的数据模型将如何处理这个问题？它会总结给定用户、项目条目的偏好值（例如，对于用户项目 1,2，偏好将是 (0.7 + 0.3)），还是对值进行平均（例如，对于用户项目 1,2，偏好是(0.7 + 0.3)/2) 还是默认为最后一个用户，它检测到的项目条目（例如，对于用户 1,2，首选项值设置为 0.3）。

我问这个问题是因为我正在考虑基于多个偏好指标（项目视图、喜欢、不喜欢、保存到购物车等）的建议。如果数据模型将偏好值视为线性权重（例如，项目视图加上保存到愿望清单具有比项目视图更高的偏好分数），那将很有帮助。如果 datamodel 已经通过求和来处理这个问题，它将为我节省额外的 map-reduce 来根据多个指标进行排序和计算总分的繁琐工作。任何人都可以对 mahout .csv 数据模型在这方面为org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.item.RecommenderJob 提供的任何澄清将不胜感激。谢谢。

Answer 1

不，它会覆盖。该模型不是附加的。然而，Myrrix 中的模型，这个代码的衍生物（我正在商业化）有一个基本的附加数据模式，只是出于你给出的原因。输入值是权重，并且总是相加。

Answer 2

在开始计算之前合并它。

例子：

import java.io.IOException;
import java.util.Iterator;
import java.util.StringTokenizer;

import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.FloatWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.JobClient;
import org.apache.hadoop.mapred.JobConf;
import org.apache.hadoop.mapred.MapReduceBase;
import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;
import org.apache.hadoop.mapred.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;
import org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapred.TextOutputFormat;

public final class Merge {
    public Merge() {
    }

    public static class MergeMapper extends MapReduceBase implements
            Mapper<LongWritable, Text, Text, FloatWritable> {

        public void map(LongWritable key, Text value, OutputCollector<Text, FloatWritable> collector,
                Reporter reporter) throws IOException {
            // TODO Auto-generated method stub
            String line = value.toString();
            StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
            if (tokenizer.hasMoreTokens()) {
                String userId = tokenizer.nextToken(",");
                String itemId = tokenizer.nextToken(",");
                FloatWritable score = new FloatWritable(Float.valueOf(tokenizer.nextToken(",")));
                collector.collect(new Text(userId + "," + itemId), score);
            }
            else {
                System.out.println("empty line " + line);
            }

        }
    }

    public static class MergeReducer extends MapReduceBase implements
            Reducer<Text, FloatWritable, Text, FloatWritable> {

        public void reduce(Text key, Iterator<FloatWritable> scores,
                OutputCollector<Text, FloatWritable> collector, Reporter reporter) throws IOException {
            // TODO Auto-generated method stub
            float sum = 0.0f;
            while (scores.hasNext()) {
                sum += scores.next().get();
            }
            if (sum != 0.0)
                collector.collect(key, new FloatWritable(sum));
        }
    }


    public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {

        JobConf conf = new JobConf(Merge.class);
        conf.setJobName("Merge Data");

        conf.setOutputKeyClass(Text.class);
        conf.setOutputValueClass(FloatWritable.class);

        conf.setMapperClass(MergeMapper.class);
        // combine the same key items
        conf.setCombinerClass(MergeReducer.class);
        conf.setReducerClass(MergeReducer.class);

        conf.setInputFormat(TextInputFormat.class);
        conf.set("mapred.textoutputformat.separator", ",");
        conf.setOutputFormat(TextOutputFormat.class);

        FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path("hdfs://localhost:49000/tmp/data"));
        FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path("hdfs://localhost:49000/tmp/data/output"));

        JobClient.runJob(conf);
    }
}