快乐学习
前程无忧、中华英才非你莫属!

Mahout案例实战–Dating Recommender 系统

软件版本:

Hadoop:2.6.0; Mahout:1.0(自行编译,只使用了两个jar文件);spring:4.0.2;Struts:2.3;hibernate:4.3;jQuery EasyUI :1.3.6;MySQL:5.6;浏览器:chrome;MyEclipse:10.0;

Hadoop平台配置:

node1:  NameNode/ResourceManger/DataNode/NodeManager    Memory:2G

node2: NodeManager/DataNode/SecondaryNameNode/JobHistoryServer Memory:1.5G

node3: NodeManager/DataNode  Memory:1.5G

代码下载:http://download.csdn.NET/detail/fansy1990/8490129

系统运行:

(其中ratings.dat和gender.dat文件需要从 http://www.occamslab.com/petricek/data/ 或 http://pan.baidu.com/s/1bOzCtC 下载)

1. 数据库部分:

   1)修改configuration/db.properties 文件,改为用户自己的用户名、密码以及数据库;

   2)启动tomcat,让Hibernate自动生成相关表。启动后可以看到数据库中有下面的表:

 拷贝sql/treenode.sql中的第49行语句到命令行执行,然后浏览器访问tomcat发布的项目,比如这里的http://localhost:80/rec/ (或者http://localhost/rec/basic.jsp)即可访问项目主页,界面如下:

   3) 下载相关数据文件,下载解压后文件如下:

修改configuration/util.properties文件中相应文件的路径,修改rating.proportion,该比例为数据ratings.dat分隔的比例,由于云平台运行协同过滤算法比较耗时,而且消耗内存较大,如果使用全部数据(245M)那么运行CF算法时会比较慢,这里采取上传一部分数据的方法,即先对ratings.dat进行分割,然后上传较小比例到云平台进行计算。如果使用的云平台计算资源较充分,可以设置该比例为1,同时上传较大的文件;

   4)初始化用户基本信息表(即gender.dat数据入库)

     在浏览器导航列表中选择“用户表初始化”或者在右上角系统设置中点击“初始化用户表”进行用户表数据导入;插入完成后,浏览器会有提示:

tomcat会有日志提示有插入耗时以及数据量,在数据库中查询t_user表中的记录数和此数据量相同;

注意:目前页面的功能没有做,请使用右上角对应的功能;

   5) 插入用户评分数据(即ratings.dat数据入库)

   由于此数据量较大,所以不使用Hibernate插入,而直接使用命令行的方式插入。拷贝sql/import_ratings.sql中的第4行命令(需修改ratings.dat文件位置)到mysql编辑器执行(或者dos命令窗口执行也行),一般耗时300s左右;插入完成后,可以查询到表t_user_item_pref有 17359346条记录。

  由于后面会根据userid进行查询,所以这里加上索引,运行第16行命令,一般耗时:4mins。

2. 云平台数据部分

   1) 分割ratings.dat文件 

     点击浏览器右上角系统设置的“分割Rating数据” ,即可分割数据,分割完成后会给出下面的提示:

,后台也会提示数据分割完成!

    分割后的数据在原始的ratings.dat所在的文件夹中,分为两部分,一个big为较大部分,一个为small为较小部分;

   2)云平台验证:

       点击导航中的“云平台验证”,在Tab页中相应的位置输入NameNode、Resourcemanager的ip以及端口(由于这里本机做了ip和机器名的映射,所以使用机器名亦可),验证成功给出提示:

   3) 上传ratings.dat文件到云平台

   点击导航中的“数据上传”,在出现的Tab中选择刚才分割产生的small较小部分点击上传,即可上传数据到云平台;

3. 云平台算法部分

  0) 拷贝WebRoot/WEB-INF/lib下面的三个包到集群所有节点的目录:

  1) Top算法:计算所有评分中平均分最高的Top个,在页面设置,比如:

由于集群有三个节点,所以这里设置reducer的个数为3,最小评分人数是指评分的人数,如果某个item只有一个人评分,而且是10分(最高分),那么其平均分也是10分,这样明显不合适,所以设置这个值可以剔除一些不合理的值;

设置好参数后,点击提交,会给出正在提交任务到云平台的提示,任务提交完成,即可打开算法监控界面,如下:

任务运行完成,会进行Top数据解析入库:

入库成功后,在表t_rec_top中查询到300条记录;

  2)调用协同过滤算法

点击导航中的“协同过滤算法”,在弹出的Tab页面设置参数,点击提交,与Top算法类似,不过其监控界面不同,一般如下(此算法运行事件比较长):

运行过程1:

运行过程2:

运行过程3:

CF算法解析主要是更新用户的推荐数据。

3) 调用单用户推荐

单用户推荐就是把云平台上推荐的结果展示而已,比如下面的数据

在单用户推荐界面可以看到下图:

4) 新用户推荐界面:

注意在调用新用户推荐算法前,需要先调用CF算法,因为新用户推荐算法的输入数据是CF算法中间的一个步骤产生的数据;

新用户推荐先选择需要展示的top用户的性别:

然后确定后,会显示top用户,可以对其进行评分(这里只能是盲目的评分,因为没有其他信息)

评分默认是5,可以进行编辑,编辑后保存即可,最后点击推荐。点击推荐类似Top算法,会向云平台提交新用户推荐任务,然后是监控界面:

查询相似推荐后,会给出推荐的列表(暂时设置为5个):

4. 部分代码思路及实现

1) 云平台算法提交并监控

   采用多线程的方式提交任务。首先初始化JobID为空(null),接着新线程启动云平台任务后,会初始化JobID,然后间隔一定时间去获得该JobID,如果获得则说明任务提交成功,前台返回。前台接收到返回的正确信息后,打开监控界面,并开启timer,每隔一定时间向后台请求JobID任务运行情况,得到返回结果进行显示。任务运行完成,则关闭timer,并提示。

其代码如下:

[java] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片

  1. public void cf() throws IOException{  

  2.         try{  

  3.             // 初始化JobID  

  4.             Utils.initialJobID();  

  5.             // 提交任务  

  6.             new Thread(new CFThread(numRecommenderations,similarityClassname,maxPerfPerUser,  

  7.                     minPerfPerUser,maxSimilaritiesPerItem,maxPrefsPerUserInItemSimilarity,  

  8.                     Integer.parseInt(reducerSize))).start();  

  9.             while(Utils.getJobID()==null){  

  10.                 Thread.sleep(500); // 暂停500毫秒,初始化JObID  

  11.             }  

  12.         }catch(Exception e){  

  13.             Utils.stringToWriter(Utils.FIALCHECK);  

  14.             return ;   

  15.         }  

  16.         Utils.stringToWriter(Utils.PASSCHECK);  

  17.         // 任务提交成功,初始化jobIDList  

  18.         Utils.initialJobIDList(Utils.CFJOBNUM);  

  19.         return ;  

  20.     }  

这里需要注意的是,在JobSubmitter类中增添了获取JobID的方法,因为JobID是私有变量,所以添加了一个static方法,可以在外面直接获取;

同时,在CF算法中由于有多个MR任务,所以需要根据当前的JobID或MR的任务个数提前初始化将要运行的JobID,这样在运行那个JObID时就不需要再次获取了。

2) 页面监控前台后台:

前台,定时Ajax刷新,重新reload datagrid的数据

[javascript] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片

  1. function monitor_cf_refresh() {  

  2.     // console.info("monitor_cf_refresh()函数"); // 不要打开,会重复多次  

  3.     $.ajax({ // ajax提交  

  4.         url : 'cloud/cloud_cfmonitor.action',  

  5.         // data : "id=" + row,  

  6.         dataType : "json",  

  7.         success : function(data) {  

  8.             if (data.finished == 'error') {// 获取信息错误 ,返回数据设置为0,否则正常返回  

  9.             // $.messager.alert('提示', '获取任务信息错误,请查看后台日志!');  

  10.                 // 设置提示:  

  11.                 clearInterval(monitor_cf_interval);  

  12.                 $('#returnMsg_monitorcf').html('获取任务信息错误!');  

  13.                 // console.info(data);  

  14.             } else if(data.finished == 'true'){  

  15.                   

  16. //              $('#returnMsg_monitorcf').html('任务运行中…');// 直接显示任务运行中即可  

  17.                 // 所有任务运行成功则停止timer  

  18.                 $('#cfMonitorId').datagrid('loadData', data.rows);// 设置多一遍  

  19.                 clearInterval(monitor_cf_interval);  

  20.                 $('#returnMsg_monitorcf').html('任务运行完成!');  

  21.                 // 这里向后台请求解析CF结果,并入库,直接调用cfresult2db()函数即可  

  22.                 cfresult2db();  

  23.             }else{  

  24.                 // 设置提示,并更改页面数据,多行显示job任务信息  

  25.                 // —— 设置datagrid 的数据  

  26.                 $('#cfMonitorId').datagrid('loadData', data.rows);  

  27.             }  

  28.         }  

  29.     });  

后台:后台获得任务信息后,在附加一个属性值finished,表明此次返回任务状态数据时所有任务是否都已经完成,其代码如下:

[java] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片

  1.  /** 

  2.      * 测试监控页面 

  3.      * @throws IOException  

  4.      */  

  5.     public void cftmp() throws IOException{  

  6.         Utils.stringToWriter(Utils.PASSCHECK);  

  7.         return ;  

  8.     }  

  9.     /** 

  10.      * CF监控 

  11.      * @date 2015/2/27 23:56 算法监控完成,页面未完善 

  12.      * @throws IOException  

  13.      */  

  14.     public void cfmonitor() throws IOException{  

  15.         Map<String ,Object> jsonMap = new HashMap<String,Object>();  

  16.         List<CurrentJobInfo> currJobList =null;  

  17.         try{  

  18. //          log.info("cfmonitor…");  

  19.             currJobList = Utils.getJobList(Utils.CFJOBNUM);  

  20.             jsonMap.put("rows", currJobList);// 放入数据  

  21.               

  22.             if (currJobList==null||currJobList.size()<=0){  

  23.                 jsonMap.put("finished""error");  

  24.                 log.info("CF算法运行失败!");  

  25.             }else if(currJobList.size()==Utils.CFJOBNUM){  

  26.             // 当所有的任务都运行完成,需要发送完成消息  

  27.             // 完成消息后,需要进行数据解析入库  

  28.             // 入库使用前台发送请求到UserAction  

  29.                 CurrentJobInfo lastJob = currJobList.get(Utils.CFJOBNUM-1);  

  30.                 if(Utils.isJobFinished(lastJob)){  

  31.                     jsonMap.put("finished""true");  

  32.                     log.info("CF算法运行完成!");  

  33.                 }  

  34.             }else{  

  35.                 jsonMap.put("finished""false");  

  36.             }  

  37. //          currJobList = Utils.getTmpJobList(Utils.CFJOBNUM);// 测试代码  

  38. //          log.info(JSON.toJSONString(currJobList)); // 打印查看  

  39.             Utils.stringToWriter(JSON.toJSONString(jsonMap));// 使用JSON数据传输  

  40.         }catch(Exception e){  

  41.             e.printStackTrace();  

  42.             Utils.stringToWriter(Utils.FIALCHECK);  

  43.             return ;  

  44.         }  

  45.         return ;  

  46.     }  

分享,成长,快乐

脚踏实地,专注

转载请注明blog地址:http://blog.csdn.net/fansy1990

打赏

未经允许不得转载:同乐学堂 » Mahout案例实战–Dating Recommender 系统

分享到:更多 ()

评论 抢沙发

  • 昵称 (必填)
  • 邮箱 (必填)
  • 网址

特别的技术,给特别的你!

联系QQ:1071235258QQ群:226134712
error: Sorry,暂时内容不可复制!