mahout training set for irstats

https://github.com/apache/mahout/blob/master/mrlegacy/src/main/java/org/apache/mahout/cf/taste/GenericRecommenderIRStatsEvaluator.java

130~134行用意在從原始資料集dataModel,

參考用戶標準答案集relevantItemIDs，重新製作一份userID專用的訓練集trainingUsers:

//  建立一個空的喜好容器，容量為資料集所有用戶數，當成初始訓練集trainingUsers

FastByIDMap trainingUsers = new FastByIDMap(dataModel.getNumUsers());
LongPrimitiveIterator it2 = dataModel.getUserIDs();  // 取得資料集所有用戶之列舉器


while (it2.hasNext())
{


   // 就每一列舉用戶it2.nextLong()，從資料集dataModel依下法適當取得喜好，加入訓練集trainingUsers
   //    若遇userID用戶，就只取其所有資料集喜好，扣掉標準答案relevantItemIDs，加入訓練集;
   //    若遇其他用戶，則取其所有資料集喜好，直接加入訓練集;
   // 詳https://github.com/apache/mahout/blob/master/mrlegacy/src/main/java/org/apache/mahout/cf/taste/impl/eval/GenericRelevantItemsDataSplitter.java


   dataSplitter.processOtherUser(userID, relevantItemIDs, trainingUsers, it2.nextLong(), dataModel);
}

how to set up mahout 0.5 taste-web web service

mahout 0.5 taste_web網站服務建置法 
----------------------------------

前言:

 因為mahout新版不再提供taste_web網站服務建置範例,
 ssaroha特將mahout 0.5版的taste_web範例置於如下github網站,方便參考:
  https://github.com/ssaroha/mahout-recommender-webservice

 其目錄結構如下:
  ./mahout-recommender-service/
    .git/
    README  # 安裝說明
    create_service.sh # 建立新推薦網站服務指令
 mvn archetype:generate \
     -DarchetypeGroupId=org.apache.maven.archetypes \
     -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-webapp \
     -DgroupId=com.mykidscart.mahout_service \
     -DartifactId=mahout_service \
     -Dpackage=com.mykidscart.mahout_service \
     -Dversion=1.0.0 \
     -DjarName=mahout_service \
     -Dsource=1.6 \
    mahout_service/
      pom.xml
      src/main/webapp/WEB-INF/web.xml # web-app/servlet/init-parm/parm-value決定推薦器
      src/main/java/com/mykidscart/mahout_service/RecommenderServlet.java
      src/main/resources/movies.dat # 3952 movies
      src/main/resources/ratings.dat # 1M movie ratings of 6K users
      target/mahout_service.war

  預設推薦器為org.apache.mahout.cf.taste.example.grouplens.GroupLensRecommender

以下為復原taste_web範例步驟:

 # 建立git用戶身份,可作可不作
 # git config --global user.name "yyy zzz"
 # git config --global user.email "xxxx@gmail.com"
 # git config --global credential.helper cache
 # git config --global credential.helper "cache --timeout=3600"

 # 在當前目錄復原 ./mahout-recommender-service/ 架構
 git clone https://github.com/ssaroha/mahout-recommender-webservice.git

 # 產生 target/mahout_service.war
 cd ./mahout-recommender-service/
 mvn package

 ### 添加資料檔供讀取
 cp src/main/resources/movies.dat target/classes/org/apache/mahout/cf/taste/example/grouplens/
 cp src/main/resources/ratings.dat target/classes/org/apache/mahout/cf/taste/example/grouplens/
 mvn package

 ######## 測試法1: jetty ##############
 # 導入jetty插件,提供.war執行功能
 vi pom.xml
   <project>
     <build>  
       <plugins>
         <plugin>
           <groupId>org.mortbay.jetty</groupId>
           <artifactId>jetty-maven-plugin</artifactId>
           <version>7.1.2.v20100523</version>
           <configuration>
             <webApp>${project.build.directory}/${project.artifactId}.war</webApp>
           </configuration>
         </plugin>
       </plugins>
     </build>
   </project>

 # 用jetty啟動.war推薦服務
 mvn -Djetty.port=7070 jetty:run-war

 # 用瀏覽器測試推薦服務
 lynx http://localhost:7070/RecommenderServlet?userID=111&howMany=400

 ######## 測試法2: tomcat ##############
 # 部署 mahout_service.war 到 tomcat 網站
 # cp ./target/mahout_service.war  apache-tomcat-7.0.28/webapps/
 # unzip  -d mahout_service ./mahout_service.war
 
 cp ./target/mahout_service.war /usr/share/tomcat6/webapps/
 # unzip  -d mahout_service ./mahout_service.war

 # 用瀏覽器測試推薦服務
 lynx http://localhost:8080/mahout_service/RecommenderServlet?userID=111&howMany=400
 5.5 3233
 5.3458047 557
 5.0 134
 5.0 1434
 4.93471 3245
 4.899492 2503
 4.816771 2198
 4.815301 3888
 4.788968 53
 4.77251 787
 4.75434 3338
 .....