mahout的推荐引擎Taste的学习笔记（一）
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?mahout中的一个模块Taste实现了推荐引擎的功能，到网上查了一下资料，都没有任何Taste源码分析，只有自己看一看代码了，能记的就记录下来，以后用到的时候就方便了。
推荐引擎的原理是协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF），下边就用这个缩写了。
1、基于用户的CF
基于用户的 CF 的基本思想相当简单，基于用户对物品的偏好找到相邻邻居用户，然后将邻居用户喜欢的推荐给当前用户。计算上，就是将一个用户对所有物品的偏好作为一个向量 来计算用户之间的相似度，找到 K 邻居后，根据邻居的相似度权重以及他们对物品的偏好，预测当前用户没有偏好的未涉及物品，计算得到一个排序的物品列表作为推荐。
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（一）基于 Mahout 实现 User CF
//这是接口Recommender的功能函数 @Override public List<RecommendedItem> recommend(long userID, int howMany, IDRescorer rescorer) throws TasteException { Preconditions.checkArgument(howMany >= 1, "howMany must be at least 1"); log.debug("Recommending items for user ID '{}'", userID); //得到userid的所有howMany个相邻的user long[] theNeighborhood = neighborhood.getUserNeighborhood(userID); if (theNeighborhood.length == 0) { return Collections.emptyList(); } //先得到userid的所有邻居用户评价过的item列表， //然后在这个所有邻居评价过的item中去除掉userid评价过的item，剩下的item为allItemmIDs FastIDSet allItemIDs = getAllOtherItems(theNeighborhood, userID); //在给定的用户userid和该用户的邻居用户情况下，输入某一个item（物品），这些邻居对这个物品的评分的 //平均值，就是userid用户对该item的评分的估测值 TopItems.Estimator<Long> estimator = new Estimator(userID, theNeighborhood); //将上边allItemmIDs中的item逐个用Estimator进行估测评分，然后选出howMany得分最高的返回 List<RecommendedItem> topItems = TopItems .getTopItems(howMany, allItemIDs.iterator(), rescorer, estimator); log.debug("Recommendations are: {}", topItems); return topItems; }?
?从上边的代码实现，可以看到基于用户的CF分为以下几步：
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1、给定一个userid的用户，获取该用户的邻居用户
long[] theNeighborhood = neighborhood.getUserNeighborhood(userID);
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2、得到了邻居用户，我们从数据源中得到这些邻居用户所评价过的所有item的列表，然后再从这个列表中把userid用户评价过的item去除掉，剩下的就是userid没评价过但他的邻居评价过的item
FastIDSet allItemIDs = getAllOtherItems(theNeighborhood, userID);
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3、创建一个评估器Estimator，它的作用是：在给定的用户userid和该用户的邻居用户情况下，输入某一个item（物品），这些邻居对这个物品的评分的平均值，就是userid用户对该item的评分的估测值
TopItems.Estimator<Long> estimator = new Estimator(userID, theNeighborhood);
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4、将所有userid没评价过但他的邻居评价过的item使用评估器进行评估，选出在评估中得分最高的howMany个item，并将这些item返回给Recommender作为推荐结果。
List<RecommendedItem> topItems = TopItems .getTopItems(howMany, allItemIDs.iterator(), rescorer, estimator);
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下篇文章，分析这些步骤的细节部分
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