浅谈mahout在个性化推荐系统中的应用

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1、浅谈Mahout在个性化推荐系统中的应用　　摘要：面对当今信息过载的问题，推荐系统发挥了重要的作用，构建一种基于Mahout的推荐引擎使推荐系统发挥更优的推荐效果。本文介绍了Mahout中的各种推荐算法的基本特点，基于某约会网站的数据示例，对几种推荐算法进行尝试性测试，从而找出最优的算法组合方案实现一个推荐引擎。　　关键词：推荐系统；Mahout；单机内存算法；组件　　中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044（2016）25-0171-02　　随着信息技术和互联网的发展，人们逐渐从信息匮乏的时代进入了信息过载的时代。推荐系

2、统的出现可以帮助用户发现对自己有价值的信息，同时能够让信息展现在对它感兴趣的用户面前。个性化推荐系统依赖于用户的行为数据，目前被广泛地应用在包括电子商务、社交网络、电影和视频、音乐、个性化邮件和广告、基于位置的服务、阅读等领域中，从而提高相关网站的点击率和转化率。Mahout是来自Apache的、开源的机器学习软件库，主要提供了机器学习领域的推荐引擎（协同过滤）、聚类和分类算法的实现，为推荐系统的应用和研究提供了支持。　　本文通过对Mahout中的推荐算法进行研究，使用一个示例对推荐算法进行评估，从而找到一个有效的推荐程序应用到示例中，为用户实现

3、推荐。6　　1Mahout的推荐算法　　基于Hadoop分布式框架的机器学习算法库Mahout封装了多种机器学习算法的分布式实现，由多个组件混搭而成，各个组件的组合可以定制，从而针对特定应用提供理想的推荐。通常包括的组件如下：数据模型由DataModel实现；用户间的相似性度量由UserSimilarity实现；用户近邻的定义由UserNeighborhood实现；推荐引擎由一个Reommender实现。从数据处理能力上，Mahout推荐算法可以分为单机内存算法和基于Hadoop的分布式算法，本文仅讨论单机内存算法。　　1.1推荐数据的表示　　推

4、荐引擎的输入是偏好数据（preferencedata），通常用（用户ID，物品ID，偏好值）的元组集合来表示。在Mahout中使用DataModel对推荐程序的输入数据进行封装，GernericDataModel是现有DataModel实现中最简单的，它通过程序在内存中构造数据表示形式，将偏好作为输入，将用户ID映射到这些用户数据所在的PreferenceArray（一个接口，表示一个偏好的聚合）上。若用户和物品的数据无偏好值时，可以使用GenericBooleanPrefDataModel来实现。基于文件的数据使用FileDataModel，从

5、文件中读取数据，将所得的偏好数据存储到内存，即GernericDataModel中。基于数据库的数据用JDBCDataModel实现，若使用MySQL数据库，可以使用其子类MySQLJDBCDataModel。　　1.2相似性度量6　　基于用户的推荐程序和基于物品的推荐程序都依赖于UserSimilarity这个组件，及用户或物品之间的相似性，缺乏对用户或物品的相似性定义的推荐方法是毫无意义的。相似度算法包括了欧氏距离相似度（EuclideanDistanceSimilarity）、皮尔逊相关系数相似度（PearsonCorrelationSim

6、ilarity）、曼哈顿距离相似度（CityBlockSimilarity）、对数似然相似度（LogLikehoodSimilarity）、谷本系数相似度（TanimotoCoefficientSimilarity）等　　1.3用户近邻　　近邻算法适用于基于用户的协同过滤算法，选出前N个最相似的用户构成邻域，作为最终推荐参考的用户。近邻算法分为2种：基于固定大小和基于阈值的。NearestNUserNeighborhood实现基于固定大小的邻域，指定N的个数，如选出前10个最相似的用户；ThresholdUserNerghborhood实现基于阈

7、值的邻域，指定比例，如选择前10%最相似的用户。　　1.4推荐算法　　Mahout的推荐算法以Recommender作为基础父类，实现类有基于用户的推荐算法、基于物品的推荐算法、基于物品的KNN的推荐算法、Slope-one推荐算法、基于奇异值分解（SVD）的推荐算法、基于聚类（TreeCluster）的推荐算法。推荐算法对比如表1所示。　　2Mahout在推荐系统中的应用　　上节介绍了Mahout提供的推荐算法，接下来讲述如何在数据集上使用Mahout开发推荐系统。首先分析样本数据，对数据做预处理，然后选取一个方法，收集数据、评估结果，多次重复

8、这个过程，找到最优的推荐算法创建一个推荐引擎。6　　本示例数据来自捷克的一个约会网站（http：//libimseti.cz）。该网站的