在 Azure HDInsight 中使用 Apache Mahout 生成推荐

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2025/04/07

了解如何使用 Apache Mahout 机器学习库通过 Azure HDInsight 生成电影推荐。

Mahout 是适用于 Apache Hadoop 的计算机学习库。 Mahout 包含用于处理数据的算法，例如筛选、分类和群集。在本文中，用户使用推荐引擎根据好友看过的电影生成电影推荐。

先决条件

HDInsight 中的 Apache Hadoop 群集。请参阅 Linux 上的 HDInsight 入门。

了解建议

由 Mahout 提供的功能之一是推荐引擎。此引擎接受 userID、itemId 和 prefValue 格式（项的首选项）的数据。然后，Mahout 将执行共现分析，以确定： 偏好某个项的用户也偏好其他类似项。随后，Mahout 确定拥有类似项偏好的用户，这些偏好可用于推荐。

下面的工作流是使用电影数据的简化示例：

共现：Joe、Alice 和 Bob 都喜欢电影《星球大战》、《帝国反击战》和《绝地归来》Jedi。 Mahout 可确定喜欢以上电影之一的用户也喜欢其他两部。
共现：Bob 和 Alice 还喜欢电影《幽灵的威胁》、《克隆人的进攻》和《西斯的复仇》。 Mahout 可确定喜欢前面三部电影的用户也喜欢这三部电影。
类似性推荐：由于 Joe 喜欢前三部电影，Mahout 会查看具有类似偏好的其他人已喜欢但 Joe 还未观看过（已点赞/已评价）的电影。在这种情况下，Mahout 推荐《幽灵的威胁》、《克隆人的进攻》和《西斯的复仇》。

了解数据

为方便起见，GroupLens 研究以兼容 Mahout 的格式提供电影的评价数据。此数据在 /HdiSamples/HdiSamples/MahoutMovieData 中群集的默认存储中可用。

有两个文件，即 moviedb.txt 和 user-ratings.txt。 user-ratings.txt 文件在分析期间使用。 moviedb.txt 用于在查看结果时提供用户友好的文本信息。

user-ratings.txt 中包含的数据具有 userID、movieID、userRating 和 timestamp 的结构，指示每个用户对电影评级的情况。下面是数据的示例：

    196    242    3    881250949
    186    302    3    891717742
    22     377    1    878887116
    244    51     2    880606923
    166    346    1    886397596

运行分析

使用 ssh 命令连接到群集。编辑以下命令（将 CLUSTERNAME 替换为群集的名称），然后输入该命令：
```
ssh sshuser@CLUSTERNAME-ssh.azurehdinsight.cn
```

使用以下命令来运行推荐作业：

mahout recommenditembased -s SIMILARITY_COOCCURRENCE -i /HdiSamples/HdiSamples/MahoutMovieData/user-ratings.txt -o /example/data/mahoutout --tempDir /temp/mahouttemp

备注

该作业可能需要几分钟才能完成，并可能运行多个 MapReduce 作业。

查看输出

作业完成后，使用以下命令查看生成的输出：

hdfs dfs -text /example/data/mahoutout/part-r-00000

输出将如下所示：

1    [234:5.0,347:5.0,237:5.0,47:5.0,282:5.0,275:5.0,88:5.0,515:5.0,514:5.0,121:5.0]
2    [282:5.0,210:5.0,237:5.0,234:5.0,347:5.0,121:5.0,258:5.0,515:5.0,462:5.0,79:5.0]
3    [284:5.0,285:4.828125,508:4.7543354,845:4.75,319:4.705128,124:4.7045455,150:4.6938777,311:4.6769233,248:4.65625,272:4.649266]
4    [690:5.0,12:5.0,234:5.0,275:5.0,121:5.0,255:5.0,237:5.0,895:5.0,282:5.0,117:5.0]

第一列是 userID。 “[”和“]”中包含的值为 movieId:recommendationScore。

可使用该输出以及 moviedb.txt 提供有关建议的详细信息。首先，使用以下命令在本地复制文件：
```
hdfs dfs -get /example/data/mahoutout/part-r-00000 recommendations.txt
hdfs dfs -get /HdiSamples/HdiSamples/MahoutMovieData/* .
```
此命令会将输出数据以及电影数据文件复制到当前目录中名为 recommendations.txt 的文件。

使用如下命令创建 Python 脚本，该脚本查找电影名称中是否存在建议输出中的数据：

nano show_recommendations.py

编辑器打开后，使用以下文本作为该文件的内容：

#!/usr/bin/env python

import sys

if len(sys.argv) != 5:
     print "Arguments: userId userDataFilename movieFilename recommendationFilename"
     sys.exit(1)

userId, userDataFilename, movieFilename, recommendationFilename = sys.argv[1:]

print "Reading Movies Descriptions"
movieFile = open(movieFilename)
movieById = {}
for line in movieFile:
    tokens = line.split("|")
    movieById[tokens[0]] = tokens[1:]
movieFile.close()

print "Reading Rated Movies"
userDataFile = open(userDataFilename)
ratedMovieIds = []
for line in userDataFile:
    tokens = line.split("\t")
    if tokens[0] == userId:
        ratedMovieIds.append((tokens[1],tokens[2]))
userDataFile.close()

print "Reading Recommendations"
recommendationFile = open(recommendationFilename)
recommendations = []
for line in recommendationFile:
    tokens = line.split("\t")
    if tokens[0] == userId:
        movieIdAndScores = tokens[1].strip("[]\n").split(",")
        recommendations = [ movieIdAndScore.split(":") for movieIdAndScore in movieIdAndScores ]
        break
recommendationFile.close()

print "Rated Movies"
print "------------------------"
for movieId, rating in ratedMovieIds:
    print "%s, rating=%s" % (movieById[movieId][0], rating)
print "------------------------"

print "Recommended Movies"
print "------------------------"
for movieId, score in recommendations:
    print "%s, score=%s" % (movieById[movieId][0], score)
print "------------------------"

按 Ctrl-X、Y，最后按 Enter 来保存数据。

运行 Python 脚本。以下命令假设用户处于内含所有已下载文件的目录中：

python show_recommendations.py 4 user-ratings.txt moviedb.txt recommendations.txt

此命令查看为用户 ID 4 生成的建议。

user-ratings.txt 文件用于检索已被评价过的电影。
moviedb.txt 文件用于检索电影的名称。

recommendations.txt 用于检索此用户的电影建议。

此命令的输出类似于以下文本：

Seven Years in Tibet (1997), score=5.0
Indiana Jones and the Last Crusade (1989), score=5.0
Jaws (1975), score=5.0
Sense and Sensibility (1995), score=5.0
Independence Day (ID4) (1996), score=5.0
My Best Friend's Wedding (1997), score=5.0
Jerry Maguire (1996), score=5.0
Scream 2 (1997), score=5.0
Time to Kill, A (1996), score=5.0

删除临时数据

Mahout 作业不删除在处理作业时创建的临时数据。在示例作业中指定 --tempDir 参数，以将临时文件隔离到特定路径中轻松删除。若要删除临时文件，请使用以下命令：

hdfs dfs -rm -f -r /temp/mahouttemp

警告

如需再次运行此命令，则还必须删除输出目录。使用以下命令删除此目录：

hdfs dfs -rm -f -r /example/data/mahoutout

后续步骤

现在，已经学习了如何使用 Mahout，因此可以探索通过其他方式来使用 HDInsight 上的数据：

通过