sunxucool

recommender-intro

org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.item.RecommenderJob.main(args)

--input

偏好数据路径,文本文件。格式 userid\t itemid\t preference

--output

推荐结果路径

-- numRecommendations

推荐个数

--usersFile

需要做出推荐的user,默认全部做推荐

--itemsFile

需要做出推荐的item,默认全部做推荐

--filterFile

文件格式文本,userid\itemid 。目的是给userid的用户不要推荐itemid的item

--booleanData

是否是布尔数据

--maxPrefsPerUser

最大偏好值

--minPrefsPerUser

最小偏好值

--maxSimilaritiesPerItem

给每一个Item计算最多的相似item数目

--maxPrefsPerUserIn ItemSimilarity

ItemSimilarity估计item相似度时,对每一个user最多偏好数目

--similarityClassname

SIMILARITY_PEARSON_CORRELATION、 SIMILARITY_COOCCURRENCE、SIMILARITY_LOGLIKELIHOOD、 SIMILARITY_TANIMOTO_COEFFICIENT、SIMILARITY_CITY_BLOCK、SIMILARITY_COSINE、 SIMILARITY_EUCLIDEAN_DISTANCE

--threshold

删除低于该阈值的item对

--outputPathForSimilarityMatrix

指定生成的item相似矩阵路径,文本文件,格式为 itemA \t itemB \t 相似值

分类:

技术点:

相关文章:

  • 2021-12-16
  • 2022-12-23
  • 2022-12-23
  • 2022-01-15
  • 2021-06-07
  • 2021-08-10
  • 2021-10-06
猜你喜欢
  • 2021-11-09
  • 2021-05-25
  • 2022-01-13
  • 2022-01-11
相关资源
相似解决方案