推薦系統使用apache mahout錯誤

Question

我想使用apache mahout建立一個推薦系統，我創建了Java類，但是我出錯了，有人可以幫我嗎
錯誤

運行：[INFO] 2017-03-24 22：11：15,995-為文件C：\\ ml-latest-small \\ dat.csv創建FileDataModel線程“主”中的異常java.lang.NoSuchMethodError：com.google.common org.apache.mahout.cf.taste.impl.model.file.FileDataModel。（FileDataModel.java:178）上的.io.Closeables.closeQuietly（Ljava / io / Closeable;）V。位於JavaApplication15.JavaApplication15.main（JavaApplication15.java:45）的avour.impl.model.file.FileDataModel。（FileDataModel.java:148）Java結果：1

  public static void main(String[] args) throws IOException, TasteException  {
  DataModel model = new FileDataModel(new File("C:/ml-latest-small/dat.csv"));
  UserSimilarity similarity = new TanimotoCoefficientSimilarity(model);
  UserNeighborhood neighborhood = new ThresholdUserNeighborhood(0.1, similarity, model);
  UserBasedRecommender recommender = new GenericUserBasedRecommender(model, neighborhood, similarity);

  List<RecommendedItem> recommendations = recommender.recommend(2, 3);

對於（RecommendedItem推薦：推薦）{System.out.println（recommendation）;

Answer 1

我應該提到舊的Mahout推薦器已被棄用。 新批次基於Spark計算引擎，而不是有些過時的Hadoop Mapreduce。

Mahout模型大廈在這里： http : //mahout.apache.org/users/algorithms/intro-cooccurrence-spark.html

在Apache PredictionIO上構建了一個名為Universal Recommender的功能齊全的系統，網址為： http : //actionml.com/docs/ur

Mahout和Spark MLlib中還有ALS，基於矩陣分解的算法。 這些以原始形式存在，需要圍繞它們構建的系統來管理數據和為記錄服務。 上面提到的Universal Recommender是唯一一個相對可用的工具。

與不推薦使用的代碼相比，這些方法中的任何一個都是更好的起點。