使用Windows Azure HDInsight, Hadoop和Mahout机器学习建立一个推荐引擎

Stack Exchange/Stack Overflow能够基于用户回答问题的历史提示他能够回答的问题，亚马逊能够基于你之前购买历史推荐产品给你。那么这后面的推荐机制是如何实现的？

Building A Recommendation Engine - Machine Learning Using Windows Azure HDInsight, Hadoop And Mahout一文谈了如何使用Windows Azure HDInsight, Hadoop和Mahout机器学习建立一个推荐引擎。

需求场景是：根据用户过去回答的问题，推测他将来能够回答的问题。

用户和问题之间关系如下图：

首先我们需要发现一对问题出现多少次，注意这个矩阵是和用户没有关系，跨越用户的，例如 Q1 和 Q2一起在上图出现了两次, 那么 {Q1,Q2}将是 2. 同理我们得出其他一对问题出现次数，如下图：

上面是问题出现次数，无关用户，下面我们将其和用户喜好联系起来：
1.因为是配对问题，有两个问题，如果其中一个问题被某个用户回答了，那么我们就可发现另外一个问题出现的频率。
2.清除已经被用户回答的问题

对于第一步实现，我们需要用用户喜好矩阵和上面矩阵相乘。
比如以User3为例，其对应问题矩阵[Q1,Q2,Q3,Q4] 是[0,1,1,0]，也就是说他已经回答了Q2和Q3问题，但是Q1和Q4没有回答，那么就用上面问题次数的矩阵相乘。结果如下：

用User3的[0,1,1,0]和第一行Q1的[2,2,2,0]相乘后累计得4；[0,1,1,0]再和第二行Q2相乘后后累计得6，以此类推。

既然Q2和Q3已经被User3回答了，这个删除不算，剩余的是Q1和Q4，因为Q1的值是4, 大于Q4的值2，那么我们就认为Q1和User3的相关性要高于Q4。

注意：用户喜爱矩阵将是一个稀疏矩阵sparse matrix (主要是0)，因为用户将要回答的问题只是过去问题的一个子集。(稀疏矩阵用于语言处理：http://www.jdon.com/45591)

上述逻辑的优势在于，我们可以使用一个分布式 map reduce模型实现，构建一个发生矩阵，然后发现每个用户的商品喜好。。

[该贴被admin于2013-07-22 07:09修改过]