Mahoutでレコメンドを動かすまで（その２）

嗜好をもとにしたレコメンドをする

Mahoutにはrecommenditembasedというレコメンドを計算する機能を持っており、Amazonのように他の人の嗜好をもとにしたレコメンドを計算することができます。 今回はそれに挑戦してみたいと思います。

データを準備する

まずレコメンドの元となる各ユーザーの嗜好を表すデータを準備します。これはエクセルかテキストエディタで以下のような3列の数値データを用意します。書式は以下のようになっておりすべて数値で表します。今回はrecommend.txtという名前でファイルを保存しました。

• 1列目 - おすすめしている人のID
• 2列目 - おすすめしているアイテムのID
• 3列目 - 嗜好の度合い（いくつでもいい？）

例えば次のような場合、1行目はユーザーIDが1の人が、アイテム番号100を気に入っており、その度合いが5を表しています。

1,100,5
1,200,3
1,300,3
2,100,5
2,200,5
2,400,3
2,900,4
3,200,4
3,300,5
3,700,4
4,200,5
4,400,4
4,600,5
4,900,5
5,100,5
5,200,3
5,400,4
5,500,6
5,700,5
6,100,3
6,200,4
6,400,2
6,700,3
7,100,4
7,700,5
7,800,5
7,900,5

列はどれも数値にする必要があります。現状持っているデータのユーザーIDなどが文字列の場合は変換テーブルを作って数値を割り振るような対応になるんでしょうね。

レコメンドを計算する

データが準備できたら以下のコマンドを使って早速計算をしてみます。

bin/mahout recommenditembased -i recommend.txt -o recommend_out -s SIMILARITY_PEARSON_CORRELATION

ここの環境だと計算に10秒近くかかりました。

結果は引数で指定したrecommend_outフォルダのファイルpart-r-00000に記録されます。 今回のサンプルの結果だと以下のようになります。各行がそれぞれのユーザーへのおすすめを示しており、1行目はユーザーIDが2の人へのおすすめはアイテム番号700で、スコアが3.9172406というのを示しているようです。

vmplanet@ubuntu:~/mahout-distribution-0.9$ cat recommend_out/part-r-00000
2     [700:3.9172406]
4     [700:4.19286]
5     [900:4.375]
6     [900:2.375]
7     [400:4.6099067]

数字だけ見ていると合っているのかはピンときませんが、一応レコメンドが計算できたようです。

元データが少ないと結果が0バイトになる

元データが少なすぎると出力が空になってしまうようです。最初はオプションなどの使い方の問題かと思いましたが元データを増やしたらレコメンドが得られるようになりました。

vmplanet@ubuntu:~/mahout-distribution-0.9$ ls -l recommend_out/
合計 4
-rwxrwxrwx 1 vmplanet vmplanet  0 2014-09-18 20:33 part-r-00000
-rwxrwxrwx 1 vmplanet vmplanet  0 2014-09-18 20:33 _SUCCE

正確にはわかりませんが、元データが20行くらいになると結果が出てくるようです。

元データの最後に改行があるとエラー

元データのCSVファイルの最後に改行があるとエラーになるようです。 その場合は以下のエラーが発生するので、そのときは元データファイルの見直しをするとよいと思います。

14/09/18 20:43:26 WARN mapred.LocalJobRunner: job_local1173485433_0001
java.lang.Exception: java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 1
at org.apache.hadoop.mapred.LocalJobRunner$Job.run(LocalJobRunner.java:354)
Caused by: java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 1
at org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.item.ItemIDIndexMapper.map(ItemIDIndexMapper.java:50)

出力フォルダとtempフォルダがあるとエラー

データを変更して再度計算しようと思いコマンドを再実行したところ以下のエラーとなりました。

14/09/18 20:35:35 ERROR security.UserGroupInformation: PriviledgedActionException as:vmplanet cause:org.apache.hadoop.mapred.FileAlreadyExistsException: Output directory temp/preparePreferenceMatrix/itemIDIndex already exists

出力先で指定したフォルダと、計算途中でできたtempフォルダがあるとエラーになるので、実行前には以下のコマンドできれいにしてから実行するといいでしょう。

rm -rf temp/ recommend_out/

Mahoutでレコメンドを動かすまで（その１）

はじめに

機械学習というと何やらすごく神秘的なものを感じます。 その機械学習のためのツールにMahoutというものがあると聞き早速試してみることに。

まずはWindowsで動かしAmazonのレコメンドみたいなものをやってみようといろいろ試しました、が、いろいろなエラーに遭遇したため一旦挫折、まずはLinuxを使うことにしました。 Windowsの方はまた動かせるようになったら報告します。

Linux版の方でも動かすためにはいろいろ躓くポイントがありました。以下、とりあえず動かすまでにやったことを記します。環境は以下を使用しました。まずはお試しということでHadoopは無しでやっています。

• Ubuntu 10.0.4
Mahout 0.9

JAVA_HOMEが必要

Mahoutをダウンロード、展開していきなりコマンドをたたくと、以下のように怒られます。環境変数JAVA_HOMEにJavaのインストール先を設定する必要があるようです。

vmplanet@ubuntu:~/mahout-distribution-0.9$ bin/mahout
Error: JAVA_HOME is not set.

MAHOUT_JAVA_HOMEがあるときはJAVA_HOMEのかわりにこちらが使われるとのことなので、この変数にJavaのインストール先を設定します。

export MAHOUT_JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-openjdk

ちなみに環境変数の一覧はbin/mahoutの中を除くと説明が書いてあります。

ヒープが足りない

使っていたLinux環境のメモリが少なかったのが原因ですがMAHOUT_JAVA_HOMEを設定して動かすと今度は以下のエラーになりました。

vmplanet@ubuntu:~/mahout-distribution-0.9$ bin/mahout 
hadoop binary is not in PATH,HADOOP_HOME/bin,HADOOP_PREFIX/bin, running locally
Error occurred during initialization of VM
Could not reserve enough space for object heap
Could not create the Java virtual machine.

ヒープを確保できなかったというエラー。確保するヒープサイズはMAHOUT_HEAPSIZEに設定するようです。単位はMBです。指定しない場合のデフォルトは1024らしいので、これだけ確保しようとして失敗していたのが原因のようです。

とりあえず以下のように少し少なめに設定しました。

export MAHOUT_HEAPSIZE=512

ここまで設定してやっと動くようになりました。 引数を何もつけないで実行すると使える分析アルゴリズムの一覧が表示されます。

vmplanet@ubuntu:~/mahout-distribution-0.9$ bin/mahout
hadoop binary is not in PATH,HADOOP_HOME/bin,HADOOP_PREFIX/bin, running locally
An example program must be given as the first argument.
Valid program names are:
  arff.vector: : Generate Vectors from an ARFF file or directory
  baumwelch: : Baum-Welch algorithm for unsupervised HMM training
  canopy: : Canopy clustering
  cat: : Print a file or resource as the logistic regression models would see it
  cleansvd: : Cleanup and verification of SVD output
  clusterdump: : Dump cluster output to text
  clusterpp: : Groups Clustering Output In Clusters
  cmdump: : Dump confusion matrix in HTML or text formats
  concatmatrices: : Concatenates 2 matrices of same cardinality into a single matrix
  cvb: : LDA via Collapsed Variation Bayes (0th deriv. approx)
  cvb0_local: : LDA via Collapsed Variation Bayes, in memory locally.
  evaluateFactorization: : compute RMSE and MAE of a rating matrix factorization against probes
  fkmeans: : Fuzzy K-means clustering
  hmmpredict: : Generate random sequence of observations by given HMM
  itemsimilarity: : Compute the item-item-similarities for item-based collaborative filtering
  kmeans: : K-means clustering
  lucene.vector: : Generate Vectors from a Lucene index
  lucene2seq: : Generate Text SequenceFiles from a Lucene index
  matrixdump: : Dump matrix in CSV format
  matrixmult: : Take the product of two matrices
  parallelALS: : ALS-WR factorization of a rating matrix
  qualcluster: : Runs clustering experiments and summarizes results in a CSV
  recommendfactorized: : Compute recommendations using the factorization of a rating matrix
  recommenditembased: : Compute recommendations using item-based collaborative filtering
  regexconverter: : Convert text files on a per line basis based on regular expressions
  resplit: : Splits a set of SequenceFiles into a number of equal splits
  rowid: : Map SequenceFile to {SequenceFile, SequenceFile}
  rowsimilarity: : Compute the pairwise similarities of the rows of a matrix
  runAdaptiveLogistic: : Score new production data using a probably trained and validated AdaptivelogisticRegression model
  runlogistic: : Run a logistic regression model against CSV data
  seq2encoded: : Encoded Sparse Vector generation from Text sequence files
  seq2sparse: : Sparse Vector generation from Text sequence files
  seqdirectory: : Generate sequence files (of Text) from a directory
  seqdumper: : Generic Sequence File dumper
  seqmailarchives: : Creates SequenceFile from a directory containing gzipped mail archives
  seqwiki: : Wikipedia xml dump to sequence file
  spectralkmeans: : Spectral k-means clustering
  split: : Split Input data into test and train sets
  splitDataset: : split a rating dataset into training and probe parts
  ssvd: : Stochastic SVD
  streamingkmeans: : Streaming k-means clustering
  svd: : Lanczos Singular Value Decomposition
  testnb: : Test the Vector-based Bayes classifier
  trainAdaptiveLogistic: : Train an AdaptivelogisticRegression model
  trainlogistic: : Train a logistic regression using stochastic gradient descent
  trainnb: : Train the Vector-based Bayes classifier
  transpose: : Take the transpose of a matrix
  validateAdaptiveLogistic: : Validate an AdaptivelogisticRegression model against hold-out data set
  vecdist: : Compute the distances between a set of Vectors (or Cluster or Canopy, they must fit in memory) and a list of Vectors
  vectordump: : Dump vectors from a sequence file to text
  viterbi: : Viterbi decoding of hidden states from given output states sequence

お勧め商品などのレコメンドを計算するにはrecommenditembasedというアルゴリズムを使います。早速これを使ったレコメンドをしてみたいと思いますが長くなったので続きは次回。

【 →その２に続く... 】