Хорошо, я ОЧЕНЬ новичок в Mahout и java. Я пытаюсь оценить рекомендателя, и приведенный ниже код возвращает 0,0 КАЖДЫЙ РАЗ, независимо от меры расстояния или размера кластера, который я использую. Ясно, что это вообще не разделение данных обучения и тестирования, и я не уверен, почему.
Любая помощь с этим кодом приветствуется!
public class Example {
public static void main(String[] args) throws Exception {
final DataModel model = new FileDataModel(new File("FILENAME")) ;
RecommenderEvaluator evaluator = new AverageAbsoluteDifferenceRecommenderEvaluator();
RecommenderBuilder recommenderBuilder = new RecommenderBuilder() {
@Override
public Recommender buildRecommender(DataModel dataModel) throws TasteException {
UserSimilarity similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(model);
ClusterSimilarity clusterSimilarity = new NearestNeighborClusterSimilarity(similarity);
TreeClusteringRecommender tree = new TreeClusteringRecommender(model, clusterSimilarity, 50);
return tree;
}
} ;
double score = evaluator.evaluate(recommenderBuilder, null, model, .7, 1.0);
System.out.println(score);
}
}
Спасибо!