大橙子网站建设,新征程启航
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这期内容当中小编将会给大家带来有关mahout技术的示例分析,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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//首先获得用户本人自己借过的所有书 PreferenceArray preferencesFromUser = getDataModel().getPreferencesFromUser(userID); //以下获得读者借过的书,其他也借过那些书的,取那些读者借阅过的所有书,作为候选物品 FastIDSet possibleItemsIDs = new FastIDSet(); for (long itemID : preferredItemIDs) { PreferenceArray itemPreferences = dataModel.getPreferencesForItem(itemID); int numUsersPreferringItem = itemPreferences.length(); for (int index = 0; index < numUsersPreferringItem; index++) { possibleItemsIDs.addAll(dataModel.getItemIDsFromUser(itemPreferences.getUserID(index))); } } possibleItemsIDs.removeAll(preferredItemIDs); //将所有的候选物品,与读者借阅过的每一本书,做相似度计算 double[] similarities = getSimilarity().itemSimilarities(itemID, preferencesFromUser.getIDs()); boolean foundAPref = false; double totalSimilarity = 0.0; for (double theSimilarity : similarities) { if (!Double.isNaN(theSimilarity)) { foundAPref = true; totalSimilarity += theSimilarity; } } return foundAPref ? (float) totalSimilarity : Float.NaN; //之后取相似度最高的10本书,返回 ListtopItems = TopItems.getTopItems(howMany, possibleItemIDs.iterator(), rescorer, estimator);
上述就是小编为大家分享的mahout技术的示例分析了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道。