mahout RecommenderJob 参数含义

--input(path): 存储用户偏好数据的目录，该目录下可以包含一个或多个存储用户偏好数据的文本文件；

--output(path): 结算结果的输出目录

--similarityClassname (classname): 向量相似度计算类，可选的相似度算法包括CityBlockSimilarity，CooccurrenceCountSimilarity，CosineSimilarity，CountbasedMeasure，EuclideanDistanceSimilarity，LoglikelihoodSimilarity，PearsonCorrelationSimilarity, TanimotoCoefficientSimilarity。注意参数中要带上包名。

--usersFile (path): 指定一个包含了一个或多个存储userID的文件路径，仅为该路径下所有文件包含的userID做推荐计算 (该选项可选)

--itemsFile (path): 指定一个包含了一个或多个存储itemID的文件路径，仅为该路径下所有文件包含的itemID做推荐计算 (该选项可选)

--filterFile (path): 指定一个路径，该路径下的文件包含了[userID,itemID]值对，userID和itemID用逗号分隔。计算结果将不会为user推荐[userID,itemID]值对中包含的item (该选项可选)

--maxPrefsPerUser (integer): 在最后计算推荐结果的阶段，针对每一个user使用的偏好数据的最大数量，默认为10

--maxSimilaritiesPerItem (integer): 针对每个item的相似度最大值，默认为100

--minPrefsPerUser (integer): 在相似度计算中，忽略所有偏好数据量少于该值的用户，默认为1

--maxPrefsPerUserInItemSimilarity (integer): 在item相似度计算阶段，针对每个用户考虑的偏好数据最大数量，默认为1000

--threshold (double): 忽略相似度低于该阀值的item，默认值为4.9E-324

用hadoop运行hadoop jar mahout-core-0.9-job.jar org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.item.RecommenderJob --input /user/mahout/file --output /user/mahout/result --tempDir /tmp --similarityClassname org.apache.mahout.math.hadoop.similarity.cooccurrence.measures.LoglikelihoodSimilarity