Apache Mahout，使用还是不使用

Question

我正在为用户创建的组件集合实现一个简单的推荐系统。

我打算用JPA和一些专用的EJB来做到这一点。我的实体会有多个包含最新建议的列表，然后EJB会抓取数据集并定期更新此列表。该模型基于组件之间的关系，并且不依赖于过去的用户行为。我预计数据集将保持相对较小。大概不超过五十万件。

我对JPA和EJB如何做到这一点有个很好的想法，我认为对于我的特殊用例，这将非常有效。

我应该花时间学习和实施Mahout吗？我对hadoop有一定的经验，尽管我认为我的数据集不会大到足以证明引进大象的合理性。

另外，任何人都可以指出我用mahout实现推荐系统的一个很好的入门书吗？

非常感谢。

Answer 1

如果您正在实施推荐引擎，请注意，该Mahout基于Hadoop具有完全独立的实现，而不是基于Hadoop。这很好，因为Hadoop不是那种直接连接到任何基于EJB的东西。而且你没有巨大的规模问题。所以，你不需要担心Hadoop。

除了.hadoop包以外，您还想看看org.apache.mahout.cf.taste.impl中的内容;它都只是纯Java，所以你可以将它嵌入到EJB中。我想你想看看Recommender API，然后只是将它包装在会话bean中，然后将其公开。

（你真的想使用EJB的可好？另外一个问题...）

事实上，在以前的版本，0.4％，仍然有一个EJB绑定例如，作为一个无状态会话bean。你可以挖掘并重用这个包装器。

对于这部分代码的最好的网络资源是： https://cwiki.apache.org/MAHOUT/recommender-documentation.html

我们的书，Mahout in Action，显然是不免费的，但肯定是该项目的最好的和唯一的参考。我在这里编写了有关代码的问题，以及关于此代码的书籍部分，因此源代码非常直接。