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Hadoop家族——Mahout学习路线图

前言

Mahout是Hadoop家族中与众不同的一个成员,是基于一个Hadoop的机器学习和数据挖掘的分布式计算框架。Mahout是一个跨学科产品,同时也是我认为Hadoop家族中,最有竞争力,最难掌握,最值得学习的一个项目之一。

Mahout为数据分析人员,解决了大数据的门槛;为算法工程师,提供基础的算法库;为Hadoop开发人员,提供了数据建模的标准;为运维人员,打通了和Hadoop连接。

Mahout就是训象人,在Hadoop上创造新的智慧!

目录

  1. Mahout介绍
  2. Mahout学习路线图
  3. 我的学习经历
  4. Mahout的使用案例

1. Mahout介绍

Mahout 是基于Hadoop的机器学习和数据挖掘的一个分布式框架。Mahout用MapReduce实现了部分数据挖掘算法,解决了并行挖掘的问题。

根据”Mahout In Action”书中的介绍,Mahout实现3大类算法, 推荐(Recommendation),聚类(Clustering),分类(Classification)。

下文介绍的学习路线图,将以”Mahout In Action”书中思路展张。

2. Mahout学习路线图

Hadoop家族——Mahout学习路线图

Mahout知识点,我已经列在图中,希望帮助其他人更好的了解Mahout。

接下来,是我的学习经历,谁都没有捷径。把心踏实下来,就不那么难了。

3. 我的学习经历

之前,大概花了半年的时间,专门研究过Mahout,当时Mahout的资料非常少,中文资料更是仅仅几篇。直到发现了“Mahout In Action”如获至宝,开始反复地读。先不着急上手去做什么,一遍一遍地读。直到读完3遍,心理才有了一点把握。

从“推荐”算法开始,UserCF, ItemCF。 记得第一次在公司给小组讲的时候,还设计了一份问卷,我列出了10个网站,(其中6个IT大站,2个个人blog,2个社交类社区),分别让大家去投票,0-5分,0为不知道,1-5为对网站喜爱程序。

问卷结果格式:

user1, website1, 5
user1, website2, 2
user1, website3, 4
user2, website3, 2
user3, website3, 5
user4, website3, 0
…..

通过这个问卷来模拟尝试Mahout的推荐模型!计算的结果对大家来说,都是比较奇怪。为什么会有这样的推荐呢。 然后,深入Mahout源代码,看算法的实现,知道了相似度矩阵,距离算法,推荐算法,模型验证等,不同业务要求,不同的算法调用,对结果都是有影响的。把书中所有的的概念,关键词都整理过(可惜当时没写博客)。整整花了3个月,每天12个小时的强度,把推荐部分完整地学下来了。

然后,应用到实际业务中。我的任务是做“职位推荐”,我只有用户浏览职位,收藏职位,申请职位的行为数据。

第一次尝试,直接套用推荐模型,但结果非常之差。
出现问题的原因是有2点:

  • 职位是有时效性的,每个职位可能3个月就会过期:推荐结果包含了很多的过期职位。
  • 大量的用户行为都是历史的,甚至是2-3年前的:推荐结果不符合用户的预期。我估计每半年用户的职位都可能有上升,所以历史行为是不能直接用于当前用户的计算。

修改方案:

  1. 对用户行为数据集进行过滤,只计算最近半年内的用户行为。
  2. 对结果集进行过滤,排除过期的职位。
  3. 分别用不同的算法模型计算(我记得Tanimoto的Item Base结果最好)

对于推荐结果有了大幅度的提升。故事到此就结束了!虽然我还做了更多的事情,不过这个产品由于公司结构性调整,最终没有上线。(程序员的悲哀!)

聚类模型,我把这个算法 应用在网站用户的活跃度分析。假设一个网站,注册用户1000W,每天登陆的1W。我们想了解一下,未登陆的999W用户有什么特点!!用到Mahout的k-means和Canopy做聚类,假设1000W的用户可能可以划分为5个大的群体。最后我们得到了一个结果,分享到了团队。故事又到此结束了。(实现就是这么悲哀!)

分类模型,我尝试着用Native Bayes对我的个人邮件进行垃圾分类。按机器学习的操作流程,历史数据健分词后,训练分类器,每天时时的数据通过分类器进行判断。整个自动化过程都已经完成。故事又结束了!(接受现实吧。)

其实还有一些,我争取都整理出来。

Mahout是有一定的学习门槛,而且需要跨学科的知识。只要坚持学习,没有跨不过的鸿沟!乐观努力!

4. Mahout的使用案例

已经整理成文章的案例

作者:张丹

链接:http://blog.fens.me/hadoop-mahout-roadmap/

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