mahout 推荐系统之评估查全率与查准率

怼烎@ 2022-05-15 05:58 200阅读 0赞

从更全面的看待推荐系统：通过偏好值来生成推荐结果并非绝对必要。给出一个从优到劣排序的推荐结果在很多场景就够用了，而不用必须包含估计的偏好值；而事实上，有时候精确的列表顺序也不是那么必要，有几个好的结果就可以了。

从这种普遍的视角，可以运用经典的信息检索(information retrieval)度量标准来评估推荐系统：查准率(precision)、查全率(recall)

一个评估查全率与查准率的简单demo：

package com.xh.recommender;
    
    import org.apache.mahout.cf.taste.common.TasteException;
    import org.apache.mahout.cf.taste.eval.IRStatistics;
    import org.apache.mahout.cf.taste.eval.RecommenderBuilder;
    import org.apache.mahout.cf.taste.eval.RecommenderIRStatsEvaluator;
    import org.apache.mahout.cf.taste.impl.eval.GenericRecommenderIRStatsEvaluator;
    import org.apache.mahout.cf.taste.impl.model.file.FileDataModel;
    import org.apache.mahout.cf.taste.impl.neighborhood.NearestNUserNeighborhood;
    import org.apache.mahout.cf.taste.impl.recommender.GenericUserBasedRecommender;
    import org.apache.mahout.cf.taste.impl.similarity.PearsonCorrelationSimilarity;
    import org.apache.mahout.cf.taste.model.DataModel;
    import org.apache.mahout.cf.taste.neighborhood.UserNeighborhood;
    import org.apache.mahout.cf.taste.recommender.Recommender;
    import org.apache.mahout.cf.taste.similarity.UserSimilarity;
    import org.apache.mahout.common.RandomUtils;
    
    import java.io.File;
    import java.net.URL;
    
    /** * @author xiaohe * @version V1.0.0 * @Description: 评估 查全率 与 查准率 * @date: 2018-8-25 18:52 * @Copyright: */
    public class IREvaluatorIntro {
    
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            /** * * 强制 每次选择相同的随机值 * 只是为了获取可重复的结果 * 可以用在demo和测试用例，不能用在实际代码中 * */
            RandomUtils.useTestSeed();
            final String filePath = "intro.csv";
            URL url = RecommenderIntro.class.getClassLoader()
                    .getResource(filePath);
            File modelFile = new File(url.getFile());
            if(!modelFile.exists()) {
                System.err.println("Please, specify name of file, or put file 'input.csv' into current directory!");
                System.exit(1);
            }
            // 装载数据文件
            DataModel model = new FileDataModel(modelFile);
    
            RecommenderIRStatsEvaluator evaluator =
                    new GenericRecommenderIRStatsEvaluator();
            // 构建  推荐 示例
            RecommenderBuilder recommenderBuilder = new RecommenderBuilder() {
                /** * * Recommender 是由新的 DataModel 构建的 * */
                @Override
                public Recommender buildRecommender(DataModel model) throws TasteException {
                    UserSimilarity similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(model);
                    UserNeighborhood neighborhood =
                            new NearestNUserNeighborhood(2, similarity, model);
                    return new GenericUserBasedRecommender(model, neighborhood, similarity);
                }
            };
            IRStatistics stats = evaluator.evaluate(recommenderBuilder,
                    null, model, null, 2,
                    GenericRecommenderIRStatsEvaluator.CHOOSE_THRESHOLD,
                    1.0);
            // 查准率  有多少结果是好的
            System.out.println(stats.getPrecision());
            // 查全率  有多少好的推荐包含在里面
            System.out.println(stats.getRecall());
        }
    
    }

项目结构：  
![这里写图片描述][70]

[70]: /images/20220515/f04b13d46573438fa0d478b889e68f6c.png