我使用mahout＆＃39; s（v 0.9）推荐使用参数
- 输入/usr_pref.csv --numRecommendations 10 --output / out / --tempDir / temp1 / --similarityClassname SIMILARITY_PEARSON_CORRELATION
在检查结果时，我发现它向用户推荐了他已评级的项目。为什么会发生这样的事情？
感谢您的时间。
根据要求，这里有一些建议：
34175 [89005462：1.7624004,89017464：0.11477072,89011967：0.11375865,89007606：0.113421306,14103126：0.11096669,89002502：0.10888276,14103124：0.106607914,89011035：0.10636083,40111014：0.104254685,89016109：0.104254685]
以及来自用户偏好的相应行：
34175,89005462,0.07596562
我已经在dropbox中上传了这两个文件。 建议：https://www.dropbox.com/s/uapzq0926y7427p/outusrpref_final 用户首选项：https://www.dropbox.com/s/6nru9799udgrzl8/usr_pref_final.csv
UPDATE 根据我的问题与我的评级范围有关的想法，我将它们乘以100，然后将它们截断为两个数字。运行推荐人后，我发现没有重复。我仍然不明白为什么会这样。
答案 0 :(得分：-1)
Apache Mahout推荐用户已经评价的项目？
您可能有可能没有更新文件中的项目的用户评级，而是将其作为mahout的输入。
例如： 如果您将input.csv作为mahout的输入，请检查您是否更新了input.csv。 （即）检查input.csv文件是否包含具有该评级的用户标识。 Mahout不会推荐您在输入文件中已经评级和更新的项目。
解决方案：
尝试使用已经使用的用户更新您的输入文件，然后进行检查。这可能会解决您的问题。
答案 1 :(得分：-1)
示例：
现在，检查您要输入的输入文件作为mahout的输入
示例：input.csv
979 300 2.0
979 400 1.0
800 200 3.0
800 300 4.0
Recommendations.csv（在本例中为userid 979，itemid 200，评级1.0）
979 [200:1.0]
800 [400:2.0]
注意： Mahout将仅针对用户ID 979推荐项目200，并且不推荐项目300和400，因为它已经被评级并存储在input.csv中，并且将作为输入馈送到mahout。
明智地打开你的两个文件并手动交叉检查。我猜Mahout建议不会推荐已经评级的项目。
建议： 为了测试，创建一小组输入数据并对其进行测试，以便于跟踪和识别。