Hadoop 运行分布式推荐的Mahout提供了空文件

我正在阅读Mahout in Action手册，并尝试分布式推荐引擎示例。但我使用的不是维基百科数据集，而是一个小数据集作为示例

input.txt->

1,15
1,13
1,12
1,10
2,11
2,15
2,20
2,17
2,12
3,10

user.txt->

3

其中input.txt和user.txt的格式为

user，item

和input.txt表示用户过去购买的物品，user.txt表示当前购买的物品

当我在hdfs中复制这两个文件并运行

hadoop jar mahout-core-0.5-job.jar\ org.apache.mahout.cf.taste.hadoop.item.RecommenderJob\ -Dmapred.input.dir=input/input.txt\ -Dmapred.output.dir=output--usersFile input/user.txt--booleanData

这张地图运行正常。但是，当我在

bin/hadoop fs-cat输出中检查输出时/
r-00000部分

我发现一个空文件

有人能解释一下出了什么问题吗？ 如果我正确理解了推荐人的工作，那么应该构建一个条目到条目的相似性矩阵，将其与用户条目矩阵（来自user.txt）相乘，并生成结果

需要一些帮助来理解。我在单个节点上使用Mahout 0.5和hadoop 1.2。我希望这不是版本兼容性的问题

编辑

如果我将user.txt更改为

二,

或

一,

---

首先，使用Mahout 0.9或当前源代码构建。0.5是非常古老和过时的。我知道这本书中使用了它，但许多示例仍然适用于较新的代码

其次，您的数据中很少出现协同现象。如果你想了解推荐人是如何工作的，试试这个博客，使用这样小的数据集很容易就不会产生重复，这会导致空推荐。在这篇文章中，有一个非常小的数据集，旨在生成一些REC，但不会为所有用户生成REC

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第三，确保对所有项目和用户使用Mahout ID。这意味着用户x项矩阵中的行数和列数。对于项目ID，它们必须是0到项目数减去1，对于用户ID，它们必须是0到用户数减去1。使用其他任何东西都会导致虚假的结果。对于一些Mahout 1.0 Spark作业，此限制已被删除，在这些作业中，您可以使用任何唯一字符串。但是Hadoop mapreduce代码仍然需要这些ID

您能在这里发布您正在使用的代码吗？也许你使用的是一个无效的数据模型……我认为这不是模型的问题。检查我的编辑。可能用户3没有足够的首选项，程序无法为他提供建议？是的，就像你在文件中看到的，用户只有一个首选项。然而，即使对于1个事务，用户项目矩阵也应该有1个条目，并且与项目相似性矩阵相乘应该会得到一些结果。我不确定我是否完全理解内部工作原理。@abhiropsarkar:你忘记投票/接受或对现有答案给出某种反馈。