Мы создадим простую реализацию Grails — исходный код доступен на GitHub по адресу https://github.com/rbramley/GroovyMagMahout

Модель данных

В качестве упрощения этого упражнения мы будем использовать одну таблицу предпочтений , которая будет представлять таблицу связи (соединение многие-ко-многим) между пользователем и элементом, как показано в обозначении ERD на рисунке 4.

Рисунок 4: Пример ERD

Эта таблица будет иметь составной первичный ключ, состоящий из идентификаторов пользователя и элементов, а затем значение, определяющее степень предпочтения. Для предпочтения мы будем использовать диапазон от 1 до 5, поскольку он может быть представлен виджетом рейтинга (например, предоставленным плагином Grails Rich UI).

Мы создадим класс домена (используя grails create-domain-class com.rbramley.mahout.Preference) и укажем его в соответствии с листингом 4. Обратите внимание, что мы использовали составной ключ для удовлетворения потребностей Mahout, но это открывает представление незначительные проблемы Grails с сгенерированным контроллером по умолчанию и представлениями (grails generate-all com.rbramley.mahout.Preference), не поддерживающими составной ключ (это не должно влиять на вас, если вы не хотите редактировать / удалять записи предпочтений).

package com.rbramley.mahout
 
import org.apache.commons.lang.builder.HashCodeBuilder
 
class Preference implements Serializable {
    long userId
    long itemId
    float prefValue
 
    static constraints = {
        userId()
        itemId()
        prefValue range: 0.0f..5.0f
    }
 
    boolean equals(other) {
        if(!(other instanceof Preference)) {
           return false
        }
 
        other.userId == userId && other.itemId == itemId
    }
 
    int hashCode() {
        def builder = new HashCodeBuilder()
        builder.append userId
        builder.append itemId
        builder.toHashCode()
    }
 
    static mapping = {
        id composite: ['userId', 'itemId']
       version false
    }
}

Листинг 4: Класс домена

Мы будем использовать MySQL для базы данных, поскольку реализация поставщика Mahout DataModel поддерживается плагином Grails (Mahout также имеет Postgres и общие реализации JDBC).

Во-первых, нам нужно создать целевую схему в MySQL (листинг 5).

mysql -u root -p
mysql> create database recommender;
mysql> grant all on recommender.* to recommender@localhost identified by 'mahoutdemo';

Листинг 5: Команды MySQL

После этого мы можем раскомментировать зависимость mysql-connector-java среды выполнения в BuildConfig.groovy и затем соответствующим образом настроить DataSource.groovy (листинг 6).

    development {
        dataSource {
            driverClassName = "com.mysql.jdbc.Driver"
            dbCreate = "create-drop" // one of 'create', 'create-drop', 'update', 'validate'
            url = "jdbc:mysql://localhost:3306/recommender"
            username = "recommender"
            password = "mahoutdemo"
        }
    }

Листинг 6: Конфигурация источника данных разработки

Переконфигурирование плагина

Теперь нам нужно перенастроить Config.groovy, чтобы указать плагину, какие алгоритмы рекомендования и сходства использовать и где получать данные, это достигается с помощью настроек в листинге 7.

mahout.recommender.mode = ‘config’ // ‘input’, ‘config’ или ‘class’
mahout.recommender.hasPreference = true
mahout.recommender.selected = 1 // пользовательский
mahout.recommender.simility = ‘PearsonCorrelation’
mahout.recommender.withWeighting = false
mahout.recommender.neighborhood = 2
mahout.recommender.data.model = ‘mysql’
mahout.recommender.preference.table = ‘preference’
mahout.recommender.preference.valueColumn = ‘pref_value’

Листинг 7: Конфигурация плагина

Предоставление данных

Теперь мы можем запустить приложение, выбрать новый com.rbramley.mahout.PreferenceController и ввести некоторые значения для наших данных.

Если вы введете набор данных, показанный на рисунке 5, то, когда вы используете контроллер рекомендаций для получения рекомендаций для идентификатора пользователя 1, вы должны получить рекомендации 104 и 106, как показано на рисунке 6.

Рисунок 5: Пример значений данных

Рисунок 6: Рекомендации для идентификатора пользователя 1

В качестве альтернативы, в проекте на GitHub есть сценарий SQL, который можно запустить, чтобы заполнить таблицу предпочтений аналогичными данными (на основе листинга 2.1 из Mahout в действии).

Оценка рекомендаций

Плагин Grails имеет встроенный оценщик рекомендателя, основанный на средней разнице, в нашем случае мы можем получить к нему доступ по адресу http: // localhost: 8080 / GroovyMagMahout / Recommender /valuator и щелкнуть ссылку «Run Evaluator», на которой показан пример выходных данных. на рисунке 7.

Чем меньше разница, тем лучше — поэтому вы можете поэкспериментировать с изменением свойства mahout.recommender.simility, которое мы установили в листинге 7, допустимыми значениями являются «PearsonCorrelation», «EuclideanDistance», «LogLikelihood» или «TanimotoCoefficient».

Рисунок 7: Рекомендация оценки

Точно так же вы можете захотеть изменить другие свойства, такие как применение взвешивания или настройка размера окрестности — в любом случае, пожалуйста, обратитесь к разделу конфигурации руководства по плагину по адресу http://limcheekin.github.com/mahout-recommender/docs/ руководство / руководство / configuration.html

Резюме

В этой статье была представлена ​​Apache Mahout, масштабируемая среда машинного обучения с открытым исходным кодом, и показано, как ее можно использовать для предоставления личных рекомендаций в приложении Grails. Мы видели пользовательские рекомендации для примеров файлов данных libimseti и рекомендации, основанные на сходстве пользователей поверх класса домена Grails. На практике эти рекомендации рекомендуется в идеале вызывать асинхронно, особенно для больших наборов данных, это может быть достигнуто с использованием методов AJAX.

Получайте удовольствие от интеграции стилизованных рекомендаций в ваше приложение, но помните, что это хорошо, если вы позволите пользователям высказать свое мнение об актуальности рекомендаций!

!

Рекомендации / дальнейшее чтение

Следующее обеспечивает ценные источники информации:

• http://mahout.apache.org
• https://cwiki.apache.org/MAHOUT/recommender-documentation.html
• http://grails.org/plugin/mahout-recommender
• http://limcheekin.github.com/mahout-recommender/docs/manual/guide/single.html
• http://www.manning.com/owen/ — Mahout в действии