• 【甘道夫】通过Mahout构建推荐系统--通过IDRescorer扩展评分规则


    通过Mahout构建推荐系统时,假设我们须要添�某些过滤规则(比方:item的创建时间在一年以内),则须要用到IDRescorer接口,该接口源代码例如以下:

    package org.apache.mahout.cf.taste.recommender;
    /**
     * <p>
     * A {@link Rescorer} which operates on {@code long} primitive IDs, rather than arbitrary {@link Object}s.
     * This is provided since most uses of this interface in the framework take IDs (as {@code long}) as an
     * argument, and so this can be used to avoid unnecessary boxing/unboxing.
     * </p>
     */
    public interface IDRescorer {
      
      /**
       * @param id
       *          ID of thing (user, item, etc.) to rescore
       * @param originalScore
       *          original score
       * @return modified score, or {@link Double#NaN} to indicate that this should be excluded entirely
       */
      double rescore(long id, double originalScore);
      
      /**
       * Returns {@code true} to exclude the given thing.
       *
       * @param id
       *          ID of thing (user, item, etc.) to rescore
       * @return {@code true} to exclude, {@code false} otherwise
       */
      boolean isFiltered(long id);
      
    }

    该接口规定了两个必须实现的方法:
    1.rescore方法
    功能:定义又一次评分的逻辑。依据新的规则,为指定id的item又一次评分。
    返回:重评后的分数
    输入參数:item的id,该item原来的评分
    调用该方法的方法包含:


    2.isFiltered
    功能:定义过滤规则。推断指定id的item,依据新的规则,是否该排除在外,返回true就是该item应该排除在结果之外。
    返回:true or false
    输入參数:指定的id
    调用该方法的方法包含:



    不管是否须要依据特定规则过滤推荐结果,都必须先创建org.apache.mahout.cf.taste.recommender.Recommender类的对象r,然后通过对象r来运行推荐方法获得针对特定id用户的推荐结果List。

    当无需使用特定规则过滤推荐结果时,仅仅需使用Recommender对象的例如以下方法获得推荐结果
      /**
       * @param userID
       *          user for which recommendations are to be computed
       * @param howMany
       *          desired number of recommendations
       * @return {@link List} of recommended {@link RecommendedItem}s, ordered from most strongly recommend to
       *         least
       * @throws TasteException
       *           if an error occurs while accessing the {@link DataModel}
       */
      List<RecommendedItem> recommend(long userID, int howMany) throws TasteException;

    当须要依据特定规则过滤推荐结果时,需使用Recommender对象的例如以下方法获得推荐结果
      /**
       * @param userID
       *          user for which recommendations are to be computed
       * @param howMany
       *          desired number of recommendations
       * @param rescorer
       *          rescoring function to apply before final list of recommendations is determined
       * @return {@link List} of recommended {@link RecommendedItem}s, ordered from most strongly recommend to
       *         least
       * @throws TasteException
       *           if an error occurs while accessing the {@link DataModel}
       */
      List<RecommendedItem> recommend(long userID, int howMany, IDRescorer rescorer) throws TasteException;
    当中,最后一个參数就是本文開始提到的IDRescorer。
    所以,当须要通过特定规则过滤推荐结果时,需先实现IDRescorer接口,定义评分逻辑和排除规则。

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