• hadoop mahout 算法和API说明


    recommender-intro

    org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.item.RecommenderJob.main(args)

    --input

    偏好数据路径,文本文件。格式 userid itemid preference

    --output

    推荐结果路径

    -- numRecommendations

    推荐个数

    --usersFile

    需要做出推荐的user,默认全部做推荐

    --itemsFile

    需要做出推荐的item,默认全部做推荐

    --filterFile

    文件格式文本,useriditemid 。目的是给userid的用户不要推荐itemid的item

    --booleanData

    是否是布尔数据

    --maxPrefsPerUser

    最大偏好值

    --minPrefsPerUser

    最小偏好值

    --maxSimilaritiesPerItem

    给每一个Item计算最多的相似item数目

    --maxPrefsPerUserIn ItemSimilarity

    ItemSimilarity估计item相似度时,对每一个user最多偏好数目

    --similarityClassname

    SIMILARITY_PEARSON_CORRELATION、 SIMILARITY_COOCCURRENCE、SIMILARITY_LOGLIKELIHOOD、 SIMILARITY_TANIMOTO_COEFFICIENT、SIMILARITY_CITY_BLOCK、SIMILARITY_COSINE、 SIMILARITY_EUCLIDEAN_DISTANCE

    --threshold

    删除低于该阈值的item对

    --outputPathForSimilarityMatrix

    指定生成的item相似矩阵路径,文本文件,格式为 itemA itemB 相似值

  • 相关阅读:
    MyBatis与Spring的整合
    Spring核心AOP(面向切面编程)
    Spring核心IoC(控制反转)
    动态SQL
    SQL映射文件
    初识MyBatis
    注解和反射
    Linux配置SVN和MemCached
    Java Web Day10
    Java Web Day9
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/sunxucool/p/4128407.html
Copyright © 2020-2023  润新知