Cara menggunakan Apache Mahout untuk algoritma pengesyoran dan analisis kelompok dalam pembangunan PHP

Sebagai perpustakaan pembelajaran mesin yang sangat baik, Apache Mahout berprestasi sangat baik apabila memproses sejumlah besar data, terutamanya dalam bidang sistem pengesyoran dan analisis kelompok.

Dalam pembangunan PHP, kami boleh menambah baik hasil algoritma pengesyoran dan analisis kelompok kami serta memenuhi keperluan pengguna dengan lebih baik dengan menggunakan Apache Mahout.

1. Pengenalan kepada Mahout

Apache Mahout ialah perpustakaan pembelajaran mesin sumber terbuka yang boleh menyediakan pengguna dengan algoritma edaran berasaskan Hadoop siap dan pemodelan rantai Markov serta fungsi lain. Ciri utama Mahout adalah pantas, diedarkan, berskala, cekap dan mudah digunakan Ia telah menjadi salah satu alat yang popular dalam bidang pembelajaran mesin.

2. Kaedah penggunaan

1. Penyediaan data

Sebelum menggunakan Mahout untuk algoritma pengesyoran dan analisis kelompok, kita perlu menyediakan data. Untuk sistem pengesyoran, kami perlu membuat matriks item pengguna untuk merekodkan penilaian setiap pengguna bagi setiap item, atau menukar tingkah laku setiap pengguna kepada kategori item. Untuk analisis kelompok, kita perlu membina set data untuk merekodkan pelbagai atribut bagi setiap titik data (seperti warna, saiz, bentuk, dll.).

2. Pasang Mahout

Kita perlu memasang Java dan Hadoop pada pelayan terlebih dahulu, dan kemudian memasang Mahout.

3. Algoritma pemilihan

Mahout menyediakan pelbagai algoritma pengesyoran dan algoritma analisis kelompok untuk dipilih oleh pengguna, seperti penapisan kolaboratif berasaskan pengguna, penapisan kolaboratif berasaskan item, hutan rawak, Bayes naif, K-means dan spectral Pengelompokan dsb.

4. Aplikasi algoritma pengesyoran

Untuk algoritma pengesyoran, kami boleh mengira matriks item pengguna melalui algoritma pengesyoran yang disediakan oleh Mahout untuk mengeluarkan senarai item dengan penilaian yang serupa dengan yang diketahui. Untuk pelaksanaan khusus, sila rujuk kod sampel yang disediakan oleh Mahout, seperti ditunjukkan di bawah:

$recommender = new RecommenderBuilder();
$dataModel = new FileDataModel('ratings.csv');
$similarity = new PearsonCorrelationSimilarity($ dataModel);
$neighborhood = NearestNUserNeighborhood baharu(10, $similarity, $dataModel);
$userBased = new GenericUserBasedRecommender($dataModel, $nearestNUserNeighborhood, $similarity);
$recommender->userBased$
); pengesyor-> setNumRecommendations(5);
$recommender->setUserID(1);
$recs = $recommender->getRecommendations();

Kod ini mewakili algoritma penapisan kolaboratif berasaskan pengguna dan pelanggan boleh masukkan pengesyoran untuk dibuat ID Pengguna untuk mendapatkan senarai item yang serupa.

5. Aplikasi analisis kluster

Untuk analisis kluster, kita boleh melakukan pengiraan kluster melalui algoritma K-means atau algoritma kluster spektrum yang disediakan oleh Mahout untuk membahagikan data kepada set kluster yang berbeza. Untuk pelaksanaan khusus, sila rujuk kod sampel yang disediakan oleh Mahout, seperti ditunjukkan di bawah:

$points = array(

new DenseVector(array(1, 2, 3)),
new DenseVector(array(2, 3, 4)),
new DenseVector(array(3, 4, 5)),
new DenseVector(array(4, 5, 6)),
new DenseVector(array(5, 6, 7)),

);
$measure = new EuclideanDistanceMeasure();
$kmeans = new KMeansClusterer($measure, 2 );
$ kluster = $kmeans->cluster($points);

Kod ini menunjukkan bahawa titik data dibahagikan kepada dua set kluster melalui algoritma K-means, dan kluster yang dimiliki setiap titik data dikembalikan .

3 Ringkasan

Di atas ialah kaedah menggunakan Apache Mahout untuk algoritma pengesyoran dan analisis kelompok dalam pembangunan PHP Dengan menggunakan Mahout, kecekapan dan ketepatan algoritma pengesyoran dan analisis kelompok dapat dipertingkatkan dengan berkesan, memberikan pengguna Penggunaan yang lebih baik. pengalaman. Perlu diingat bahawa untuk memproses sejumlah besar data, adalah disyorkan untuk menggunakan pengkomputeran teragih untuk menggunakan sepenuhnya ciri algoritma teragih Mahout.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan Apache Mahout untuk algoritma pengesyoran dan analisis kelompok dalam pembangunan PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!