mahout

Mahout中相似度计算方法介绍 在现实中广泛使用的推荐系统一般都是基于协同过滤算法的，这类算法通常都需要计算用户与用户或者项目与项目之间的相似度，对于数据量以及数据类型不同的数据源，需要不同的相似度计算方法来提高推荐性能，在mahout提供了大量用于计算相似度的组件，这些组件分别实现了不同的相似度计算方法。下图用于实现相似度计算的组件之间的关系： 图1、项目相似度计算组件 图2、用户相似度计算组件 下面就几个重点相似度计算方法做介绍： 皮尔森相关度 类名：PearsonCorrelationSimilarity 原理：用来反映两个变量线性相关程度的统计量 范围：[-1,1]，绝对值越大，说明相关性越强，负相关对于推荐的意义小。 说明：1、 不考虑重叠的数量；2、 如果只有一项重叠，无法计算相似性（计算过程被除数有n-1）；3、 如果重叠的值都相等，也无法计算相似性（标准差为0，做除数）。 该相似度并不是最好的选择，也不是最坏的选择，只是因为其容易理解，在早期研究中经常被提起。使用Pearson线性相关系数必须假设数据是成对地从正态分布中取得的，并且数据至少在逻辑范畴内必须是等间距的数据。Mahout中，为皮尔森相关计算提供了一个扩展，通过增加一个枚举类型（Weighting）的参数来使得重叠数也成为计算相似度的影响因子。 欧式距离相似度 类名

I have one product, let's say a book. Now I want to retrieve k products, that are similar to this product. How can I do this with Mahout? The products are stored in a MySQL database so I'd use the JDBCDataModel. For computing the similarities I'd prefer the LogLikelihoodTest. But which recommender should I choose? It seems that all recommenders are designed I'm going to guess at the question here. You have user-item data, where users are real people and items are books. You are using LogLikelihoodSimilarity as the basis for some recommender, either user-based or item-based. You don't need a