Я использую Mahout для создания рекомендательного механизма Cf на основе элементов. Я создаю класс MahoutHelper с конструктором:
public MahoutHelper(String serverName, String user, String password,
String DatabaseName, String tableName) {
source = new MysqlConnectionPoolDataSource();
source.setServerName(serverName);
source.setUser(user);
source.setPassword(password);
source.setDatabaseName(DatabaseName);
source.setCachePreparedStatements(true);
source.setCachePrepStmts(true);
source.setCacheResultSetMetadata(true);
source.setAlwaysSendSetIsolation(true);
source.setElideSetAutoCommits(true);
DBmodel = new MySQLJDBCDataModel(source, tableName, "userId", "itemId",
"value", null);
similarity = new TanimotoCoefficientSimilarity(DBmodel);
}
и рекомендуемый метод:
public List<RecommendedItem> recommendation() throws TasteException {
Recommender recommender = null;
recommender = new GenericItemBasedRecommender(DBmodel, similarity);
List<RecommendedItem> recommendations = null;
recommendations = recommender.recommend(userId, maxNum);
System.out.println("query completed");
return recommendations;
}
Он использует источник данных для построения модели данных, но проблема в том, что когда у mysql есть только несколько данных (менее 100), программа работает нормально для меня, а когда масштаб превышает 1 000 000, программа складывается при выполнении рекомендации и никогда не идет вперед . Я понятия не имею, как это происходит. Кстати, я использовал те же данные для построения FileDataModel с файлом .dat, и для полного анализа требуется всего 2–3 секунды. Я сбит с толку.
