mahout推荐10-尝试GroupLens数据集

数据集下载地址：http://grouplens.org/datasets/movielens/ 之前用的是100K的，现在需要下载MovieLens 10M,使用里面的ratings.dat

前提：因为文件不符合mahout要求的文件输入格式，需要进行转换，但是example里提供了一个解析这个文件的类GrouplensDataModel，所以直接用了。

package mahout;

import java.io.File;

import org.apache.mahout.cf.taste.common.TasteException;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.eval.LoadEvaluator;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.neighborhood.NearestNUserNeighborhood;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.recommender.GenericUserBasedRecommender;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.similarity.PearsonCorrelationSimilarity;
import org.apache.mahout.cf.taste.model.DataModel;
import org.apache.mahout.cf.taste.neighborhood.UserNeighborhood;
import org.apache.mahout.cf.taste.recommender.Recommender;
import org.apache.mahout.cf.taste.similarity.UserSimilarity;
import org.apache.mahout.cf.taste.similarity.precompute.example.GroupLensDataModel;

public class GroupLensDataModelTest {

	public static void main(String[] args) throws Exception {
		//使用定制的GrouplensDataModel,如果没有转换数据集成为csv格式的
		DataModel dataModel = new GroupLensDataModel(new File(
				"data/ratings.data"));
		//皮尔逊相关系数，衡量用户相似度
		UserSimilarity userSimilarity = new PearsonCorrelationSimilarity(
				dataModel);
		//构建用户邻居，100个
		UserNeighborhood userNeighborhood = new NearestNUserNeighborhood(100,
				userSimilarity, dataModel);
		//推荐引擎
		Recommender recommender = new GenericUserBasedRecommender(dataModel,
				userNeighborhood, userSimilarity);
		//运行
		LoadEvaluator.runLoad(recommender);
	}
}

运行试试，如果你的内存足够大的话。

输出结果：

我的文件还没有下载下来呢！！！！！！！！！！

mahout推荐10-尝试GroupLens数据集