运行Apache Mahout的Taste Webapp例子

apache mahout 是 apache software foundation（asf）旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。经典算法包括聚类、分类、协同过滤、进化编程等等，并且，在 mahout还支持在hadoop集群中运行，使这些算法可以更高效的运行在云计算环境中。
目前mahout已经发布的最高版本是0.5。在这里https://cwiki.apache.org/confluence/display/mahout/buildingmahout可以找到mahout的下载路径，可以下载0.5版本的源码压缩包，也可以从svn中co主干代码。但是主干代码0.6-snapshot中没有找到taste-webapp相关代码。
后面的介绍都是以0.5版本的源代码包为基础做的介绍。
1.下载代码后，解压。然后命令行进入mahout-distribution-0.5目录执行

mvn -dskiptests install

将mahout相关模块进行编译，并安装到本地maven仓库中
如果出现内存溢出，可以先调大jvm的堆内存大小

export maven_opts=-xmx1024m

2.生成eclipse工程，本步骤可选，但是建议进行。因为在eclipse中修改java工程代码比较方便。还是在mahout-distribution-0.5目录执行以下命令

mvn eclipse:eclipse

3.如果执行了第2步，请继续执行此步骤。在eclipse中导入mahout-distribution-0.5下的所有工程，这个就不详细介绍了。
4.修改mahout-taste-webapp工程的pom.xml,添加对mahout-examples的依赖

<dependency>    <groupid>${project.groupid}</groupid>    <artifactid>mahout-examples</artifactid>    <version>0.5</version></dependency>

5.在mahout-taste-webapp工程的recommender.properties中添加

recommender.class=org.apache.mahout.cf.taste.example.grouplens.grouplensrecommender

6.从http://www.grouplens.org/node/73上下载数据文件，我下载的是1m ratings data set (.tar.gz)经过测试验证通过，其他数据文件请自行验证。解压以后将ratings.dat复制到mahout-taste-webapp工程的/org/apache/mahout/cf/taste/example/grouplens/下，至于为什么是这个路径？请大家去看这个类grouplensdatamodel。
7.现在准备工作基本完成了，cd到taste-web我们来运行一把

mvn jetty:run-war

8.访问一下http://localhost:8080/recommenderservlet?userid=1就能看到效果，这个servlet还支持其他参数请参看recommenderservlet的javadoc说明

现在可以开始mahout的机器学习之旅了。

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