PredictionIO 開源的推薦系統

width="100%" height="500" src="" allowfullscreen="">predictionio 是乙個用scala編寫的開源機器學習伺服器應用，可以幫助你方便地使用restful api搭建推薦引擎。 predictionio的核心使用的是乙個可伸縮的機器學習庫，基於spark乙個完整的端到端pipeline，讓使用者可以非常簡單的從零開始搭建乙個推薦系統。 "

predictionio 是由三個元件所組成：

官方有提供快速的一鍵安裝方法，當然也可以手動安裝。

$ bash -c "$(curl -s "
$ path=$path:/home/yourname/predictionio/bin; export path

透過以下指定可以檢查是否安裝成功，會回傳每一種套件所連線的狀況

$ pio status
### return:
[info] [console$] inspecting predictionio...
[info] [console$] predictionio 0.9.6 is installed at ...
[info] [console$] inspecting apache spark...
[info] [console$] apache spark is installed at ...
[info] [console$] apache spark 1.6.0 detected ...
[info] [console$] inspecting storage backend connections...
[info] [storage$] verifying meta data backend (source: mysql)...
[info] [storage$] verifying model data backend (source: mysql)...
[info] [storage$] verifying event data backend (source: mysql)...
[info] [console$] (sleeping 5 seconds for all messages to show up...)
[info] [console$] your system is all ready to go.

先執行 predictionio 主程式，針對不同的儲存器，有不同的執行方法。

$ pio eventserver & # if you are using postgresql or mysql, run the following to start predictionio event server or$ pio-start-all # if instead you are running hbase and elasticsearch, run the following to start all predictionio event server, hbase, and elasticsearch

選擇 engine templates 乙個適合的 engine。

可以從 engine templates 選擇，也可以自定義，在這邊我們使用universal recommender作為範例。

### return:

接著要匯入資料，最基本的推薦演演算法（cooperative filtering, cf）格式支元：user-action-item三種元素。使用data/import_eventserver.py可以將符合格式的資料匯入資料庫。

$ curl --create-dirs -o data/$ python data/import_eventserver.py --access_key

... 0::2::3 0::3::1 3::9::4 6::9::1

...

...
"datasource":}
,...

部署系統到 web service 時，過程中分成三個步驟： pio build -> pio train -> pio deploy

building 負責準備 spark 的基礎環境及資料準備。 training 負責執行演演算法建模。 deployment 則是將結果執行在 web service 上，並以 restful api 開放。

然後就是執行了，缺省會開在 port 8000，引數輸入使用者即要推薦的商品數量。

predictionio快速入門

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