A Simple Recommendation Web Service
下载地址: https://github.com/anjuke/romar/downloads
$ wget https://github.com/anjuke/romar/downloads/romar-core-1.0.0.tar.gz
$ tar xzf romar-core-1.0.0.tar.gz
使用Movielens 1M数据,从 http://www.grouplens.org/node/12 下载并解压。然后将ratings.dat文件转换一下,参考如下命令。
$ awk -F '::' '{printf "%s,%s,%s\n", 1,ドル 2,ドル 3ドル}' ratings.dat > romar.log.0
将生成的文件romar.log.0放入$ROMAR_HOME/data目录里。
$ bin/start.sh
默认服务将监听8080端口处理http请求,修改端口请修改conf/romar.yaml
然后执行
$ curl "http://localhost:8080/users/1/recommendations"
[ {"value":4.7291574, "item":3890}, {"value":4.692892, "item":3530}, {"value":4.662457, "item":989}, {"value":4.6365013, "item":127}, {"value":4.6365013, "item":3323} ]
如果看到类似上述返回信息,那么romar安装成功。
## API
详见: http://anjuke.github.com/romar/api/
## Config
* **serverPort**
服务端口,缺省值`8080`
* **recommendType**
允许`item`或`user`,表示Itembased或Userbased的协同过滤.
* **itemSimilarityClass**
物品相似度算法。缺省值`TanimotoCoefficientSimilarity`
* **userSimilarityClass**
用户相似度算法。缺省值`PearsonCorrelationSimilarity`
* **userNeighborhoodClass**
相邻用户算法。缺省值`NearestNUserNeighborhood`
* **userNeighborhoodNearestN**
缺省为`50`
* **persistencePath**
持久化数据的存储路径,缺省为空表示不持久化
* **allowUserStringID**, **allowItemStringID**
是否支持字符串形式的itemID或userID,缺省只允许整数形式的ID
具体查看`conf/romar.yaml`文件
## Build
$ git clone git@github.com:anjuke/romar.git
$ cd romar
$ mvn
## Compute Item Similarity with HADOOP
$ run bin/runHadoop.sh
默认使用Hadoop local方式执行<br/>
将core-site.xml hdfs-site.xml mapred-site.xml 放在conf/目录下即可提交任务到Hadoop集群执行
## Copyright & License
Licensed under the [Apache License, Version 2.0](http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0.html)
*Copyright 2012 Anjuke Inc.*