問題タブ [mahout-recommender]

全て！プロジェクトで RecommenderJob を使用すると、予期しないエラーが発生しました。ジョブに渡される引数は、次の値を持つ String 配列です。

次のコードでジョブを実行した後:

次のようにエラーを出力します。

誰もそれを解決する方法を知っていますか。前もって感謝します！

プロジェクトで mahout を使用する必要があります。今のところ、hadoop にインストールしたくありません。パテを介してLinuxマシンにアクセスできます。だから私は日食を使うことができません。誰でもこれについて簡単に案内できますか? 私はこの技術に不慣れです。Solrを使用しました。mahout を使用して、solr と統合する必要があります。

助けてください。

前もって感謝します

私は mahout を試していて、入力データモデルについて疑問に思っています

非配布版の場合

ファイルデータモデルは従う必要があります: userid、itemid、userPreference 問題は、このユーザー設定値がないことです。事前に計算する必要があります。

私は記事http://www.codeproject.com/Articles/620717/Building-A-Recommendation-Engine-Machine-Learningを見つけました 著者は実際にはユーザーの好みの値を持っていないようでしたが、彼org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.item.RecommenderJob -s SIMILARITY_COOCCURRENCE は {userid, questionid から計算していました私が知る限り、 mahout はデータからパーフェレンス値を計算してから推奨を計算するようですが、この場合は正しいですか?

現在のユーザーが友達として追加できるユーザーのリストであるユーザーを推奨したい。

Cassandra と mahout を使用しています。mahout 統合パッケージには、 CassandraDataModelの実装が既にあります。このクラスを利用したいです。

したがって、私の推薦者クラスは次のようになります

}

CassandraDataModel には 4 つの列ファミリーがあります

このクラス、特に列ファミリーのクラスを理解するのに苦労しています。私が探すことができる例はありますか、または誰かが説明できる場合は、小さな例で素晴らしいでしょう.?

javadocはこれを言います

レコメンデーション エンジンとして Apache Mahout を使用したいと考えています。しかし、ここでは、taste_preferences と呼ばれる独自のテーブルを 3 ～ 4 列のみで使用し、データ型を数値 (Long/big int) にする必要があることがわかりました。このテーブルを使用し、データを数値形式のみで保存することは必須ですか。

私はMahoutとの新人ですHadoop。

3台のマシンで正常にインストールされHadoop Cluster、クラスターは正常に動作していますMahout。「テスト目的」でメインネームノードにインストールしただけで、インストールの指示に従って を設定しましたJAVA_HOMEが、実行しようとするclassify-20newsgroups.shと、をダウンロードしますdatasetが、その後、次のエラーが表示されます。

その後、 を修正し、 が正しく設定.bashrcされていることを確認しましたJAVA_HOMEが、役に立ちません。

また、正しく動作Mahoutするように構成されていることを確認するにはどうHadoopすればよいですか?この構成または環境を確認できる例を知っていますか?

Mahout は、コンテンツ間の類似性を判断する方法を提供しますか?

Web アプリケーションの一部としてコンテンツ ベースのレコメンデーションを作成したいと考えています。Mahout がユーザー評価マトリックスを取得し、それに基づいてレコメンデーションを作成するのが得意であることは知っていますが、共同 (評価ベースの) レコメンデーションには興味がありません。2 つのテキストがどの程度一致しているかをスコア化し、ユーザー プロファイルにユーザー用に保存したテキストに最もよく一致するアイテムを推奨したいと考えています。

Mahout のドキュメントを読みましたが、主に共同 (評価ベース) の推奨事項を促進しているように見えますが、コンテンツベースの推奨事項は促進していないようです... これは本当ですか?

アイテムの類似性のために、Mahout VectorNormMapper に LP 空間正規化が使用されているのはなぜですか。CosineSimilarity では 2 のノルム パワーがうまく機能することもお読みください。

なぜそれが使用されているのか、特定の類似度クラスに対して電力の最適な値をどのように決定できるのかについての直感的な説明はありますか?