Mahout下个性化推荐引擎Taste介绍

Mahout下个性化推荐引擎Taste介绍

Taste是 Apache Mahout 提供的一个个性化推荐引擎的高效实现，该引擎基于java实现，可扩展性强，同时在mahout中对一些推荐算法进行了MapReduce编程模式转化，从而能够利用hadoop的分布式架构，提升推荐算法的性能。

在Mahout0.5版本中的Taste， 实现了多种推荐算法，其中有最基本的基于用户的和基于内容的推荐算法，也有比较高效的SlopeOne算法，以及处于研究阶段的基于SVD和线性插值的算法，同时Taste还提供了扩展接口，用于定制化开发基于内容或基于模型的个性化推荐算法。

Taste 不单单适用于 Java 应用程序，还能够做为内部服务器的一个组件以 HTTP 和 Web Service 的形式向外界提供推荐的逻辑。Taste 的设计使它能知足企业对推荐引擎在性能、灵活性和可扩展性等方面的要求。

下图展现了构成Taste的核心组件：

从上图可见，Taste由如下几个主要组件组成：

DataModel：DataModel是用户喜爱信息的抽象接口，它的具体实现支持从指定类型的数据源抽取用户喜爱信息。在Mahout0.5中，Taste 提供 JDBCDataModel 和 FileDataModel两种类的实现，分别支持从数据库和文件文件系统中读取用户的喜爱信息。对于数据库的读取支持，在Mahout 0.5中只提供了对MySQL和PostgreSQL的支持，若是数据存储在其余数据库，或者是把数据导入到这两个数据库中，或者是自行编程实现相应的类。

    UserSimilarit和ItemSimilarity：前者用于定义两个用户间的类似度，后者用于定义两个项目之间的类似度。Mahout支持大部分驻留的类似度或相关度计算方法，针对不一样的数据源，须要合理选择类似度计算方法。

    UserNeighborhood：在基于用户的推荐方法中，推荐的内容是基于找到与当前用户喜爱类似的“邻居用户”的方式产生的，该组件就是用来定义与目标用户相邻的“邻居用户”。因此，该组件只有在基于用户的推荐算法中才会被使用。

     Recommender：Recommender是推荐引擎的抽象接口，Taste 中的核心组件。利用该组件就能够为指定用户生成项目推荐列表。