关于 mahout+exclipse 开发环境搭建问题

RT,有没有相关完整可靠教程呀？

用Maven构建Mahout项目
http://www.aboutyun.com/thread-9685-1-1.html

Win7+Eclipse+Maven进行Mahout编程，使其兼容Hadoop2.2.0环境运行
http://www.aboutyun.com/thread-11263-1-1.html

Eclipse 下mahout的配置与使用

mahout 是一个开源的旨在为实际问题提供可伸缩性算法的软件。

官方主页：http://mahout.apache.org/

QuickStart：https://cwiki.apache.org/confluence/display/MAHOUT/Quickstart

目前的版本是0.4 ，此例展示了在eclipse下如何配置并应用mahout到你的程序中。

环境：eclipse +maven(m2eclipse)+ mahout 0.4 +jdk 1.6

配置：

Step 1：

       在eclipse中新建一个maven程序 在”Select an Archetype“ 中选择”maven-Archetype-QuickStart“ 即可。

Step 2：

     打开pom.xml 加入一些必备的jar。

点击 pom.xml 下的dependencies选项卡，在dependencies出点击add。 在弹出的对话框中输入”mahout“ 稍等片刻就会出来很多的jar包，选择合适的mahout包，一般来说，如果做的很简单的程序，选择mahout-core 就行，如果需要分布计算则需要加入 hadoop。

保存pom.xml 这是程序就会自动下载你所选择的jar包。

实例：

好了我们用一个例子来说明吧：

新建一个class 写入以下代码：

[mw_shl_code=java,true]import org.apache.mahout.cf.taste.impl.model.file.*;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.neighborhood.*;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.recommender.*;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.similarity.*;
import org.apache.mahout.cf.taste.model.*;
import org.apache.mahout.cf.taste.neighborhood.*;
import org.apache.mahout.cf.taste.recommender.*;
import org.apache.mahout.cf.taste.similarity.*;
import java.io.*;
import java.util.*;
public class RecommenderIntro {
        private RecommenderIntro(){};
       
        public static void main (String args[])throws Exception{
//                step:1 构建模型 2 计算相似度 3 查找k紧邻 4 构造推荐引擎
                DataModel  model =new FileDataModel(new File("data/intro.csv"));
                UserSimilarity similarity =new PearsonCorrelationSimilarity(model);
                UserNeighborhood neighborhood =new NearestNUserNeighborhood(2,similarity,model);
                Recommender recommender= new GenericUserBasedRecommender(model,neighborhood,similarity);
                List<RecommendedItem> recommendations =recommender.recommend(1, 2);
                for(RecommendedItem recommendation :recommendations){
                        System.out.println(recommendation);
                }
               
        }
}
[/mw_shl_code]

运行结果：


RecommendedItem[item:104, value:4.257081]
RecommendedItem[item:106, value:4.0]


其中intro.csv 的格式如下：

[mw_shl_code=java,true]第一列为UserID ，第二列为ItemID，第三列为Preference Value 即评分
1,101,5
1,102,3
1,103,2.5
2,101,2
2,102,2.5
2,103,5
2,104,2
3,101,2.5
3,104,4
3,105,4.5
3,107,5
4,101,5
4,103,3
4,104,4.5
4,106,4
5,101,4
5,102,3
5,103,2
5,104,4
5,105,3.5
5,106,4[/mw_shl_code]

Pom.xml 文件如下：

[mw_shl_code=xml,true]<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
  <groupId>zhzhl_zju</groupId>
  <artifactId>mahout</artifactId>
  <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
  <packaging>jar</packaging>
  <name>mahout</name>
  <url>http://maven.apache.org</url>
  <properties>
    <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
  </properties>
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>junit</groupId>
      <artifactId>junit</artifactId>
      <version>3.8.1</version>
      <scope>test</scope>
    </dependency>
    <dependency>
            <groupId>org.apache.mahout</groupId>
            <artifactId>mahout-core</artifactId>
            <version>0.4</version>
            <type>jar</type>
            <scope>compile</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
</project>
[/mw_shl_code]