Mahout In Actionのコードを実行するために、EclipseでMahoutの開発をする環境を作成してみました。

下記サイトを参考にさせていただきました。

mahout/レコメンドシステムの作り方

前提

• Java, Maven, Eclipseがインストール済みであること

手順

1. m2eclipseプラグインのインストール
2. Maven Projectの作成
3. M2_REPOの設定
4. mahout-coreのdependency設定
5. Javaクラスの作成

それぞれの手順の内容は下記のとおりです。

・m2eclipseプラグインのインストール

Eclipse上からMavenの操作ができるようにするために、m2eclipseというプラグインをインストールします。

Eclipse の Helpメニュー > Install New Software... で下記URLを指定してインストールします。

http://m2eclipse.sonatype.org/sites/m2e

インストール後にはEclipseの再起動が必要です。

・Maven Projectの作成

Eclipse の Fileメニュー > New > Other...

Maven > Maven Project を選択して Maven Project を作成します。

・M2_REPOの設定

MavenのローカルリポジトリのパスをM2_REPOという変数名で設定します。

Eclipse の Windowメニュー > Preferences

Java > Build Path > Classpath Variables

Newボタンをクリックして Name と Value を設定します。私の場合は下記の用に設定しました。

• Name: M2_REPO
• Value: /home/h-akanuma/.m2/repository

・mahout-coreのdependency設定

Mahout のライブラリを使用できるようにするために、mahout-core の dependency を設定します。pom.xml の に下記の内容を追加します。

xml>>

org.apache.mahout
mahout-core
0.5


org.slf4j
slf4j-jcl
1.6.0
test

<<--

追加後にworkspace内のプロジェクトのディレクトリで下記mvnコマンドを実行して、依存性の解決とソースコードをダウンロードしてEclipseから参照できるようにします。

sh>>
~/workspace/ml$ mvn eclipse:eclipse -DdownloadSources=true
<<--

・Javaクラスの作成

Mahout In Action のサンプルクラスを作成してみます。

java>>
public class RecommenderIntro {
public static void main(String[] args) throws Exception {
DataModel model = new FileDataModel (new File("/tmp/intro.csv"));
UserSimilarity similarity = new PearsonCorrelationSimilarity (model);
UserNeighborhood neighborhood = new NearestNUserNeighborhood (2, similarity, model);
Recommender recommender = new GenericUserBasedRecommender (model, neighborhood, similarity);
List recommendations = recommender.recommend(1, 1);
for (RecommendedItem recommendation : recommendations) {
System.out.println(recommendation);
}
}
}
<<--

Ctrl+Shift+O などでクラスパスを解決できればMahoutのライブラリが参照できているので環境としてはとりあえずOKです。

上記Javaクラス内で使用している intro.csv の内容は下記のとおりです。

csv>>
1,101,5.0
1,102,3.0
1,103,2.5

2,101,2.0
2,102,2.5
2,103,5.0
2,104,2.0

3,101,2.5
3,104,4.0
3,105,4.5
3,107,5.0

4,101,5.0
4,103,3.0
4,104,4.5
4,106,4.0

5,101,4.0
5,102,3.0
5,103,2.0
5,104,4.0
5,105,3.5
5,106,4.0
<<--

Javaクラスと同じパスに保存してEclipse上から実行すると下記のような結果が得られます。

sh>>
RecommendedItem[item:104, value:4.257081]
<<--

※初稿掲載時は実行時に「intro.csvが見つからないと言われてしまう」と書いていましたが、intro.csvをフルパスで /tmp/intro.csv と指定することで解決しました。