大数据之路【第十四篇】:数据挖掘--推荐算法(Mahout工具)

数据挖掘---推荐算法(Mahout工具)

一、简介

• Apache顶级项目(2010.4)

• Hadoop上的开源机器学习库

• 可伸缩扩展的

• Java库

• 推荐引擎(协同过滤)、聚类和分类

 

二、机器学习介绍

• 通常问题都归为这几类问题

• 分类问题

• 回归问题

• 聚类问题

• 推荐问题

三、安装方法

3.1 下载Mahout

wget http://archive.apache.org/dist/mahout/0.9/mahout-distribution-0.9.tar.gz

3.2 解压

tar -zxvf  mahout-distribution-0.9.tar.gz

四、配置环境变量

4.1 配置mahout环境变量

# set mahout environment
export MAHOUT_HOME=/usr/local/src/mahout-distribution-0.9
export MAHOUT_CONF_DIR=$MAHOUT_HOME/conf
export PATH=$MAHOUT_HOME/conf:$MAHOUT_HOME/bin:$PATH

4.2 配置Mahout所需的Hadoop环境变量

# set hadoop environment
export HADOOP_HOME=/usr/local/src/hadoop-1.2.1
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/conf
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export HADOOP_HOME_WARN_SUPPRESS=not_null

五、验证是否成功

直接执行mahout命令

支持算法列表

六、准备数据

数据格式：
1,100001,5
1,100002,3
1,100003,4
1,100004,3
1,100005,3
1,100007,4
1,100008,1
1,100009,5
1,1000011,2

七、训练

INPUT="/movie_lens.data"
TMP_DIR="/mahout_temp"
OUTPUT="/cf_mahout_output"
MAHOUT_CMD="/usr/local/src/mahout-distribution-0.9/bin/mahout“
$MAHOUT_CMD itemsimilarity
-i $INPUT
-o $OUTPUT
--maxSimilaritiesPerItem 1000
--threshold 0.0000001
--similarityClassname SIMILARITY_COSINE
--tempDir $TMP_DIR

 

 八、输出结果