使用Java流而不是for循环会跳过代码执行

将一堆for循环代码切换为使用并行流显然会导致忽略代码的某些部分

我正在使用MOA和Weka与Java 11一起运行一个简单的推荐引擎示例，从

MOA.tasks.evaluateOnlineRecommender

的源代码中获取线索，它使用MOA的内部任务设置来测试MOA提供的有偏正则化增量同时矩阵分解（BRISMF）实现的准确性。我没有使用MOA准备好的

MovielensDataset

类，而是切换到了Weka的

实例

，以寻找应用Weka的ML工具的前景

处理大约一百万个实例（我使用的是Movielens 1M数据集）所需的时间约为13-14分钟。为了看到改进，我想在并行流上运行它，当任务在大约40秒内完成时，我开始怀疑。我发现，

BRISMFPredictor.predictRating

在并行流的主体中总是产生0。以下是两种情况的代码：

初始化代码：

import com.github.javacliparser.FileOption;
import com.github.javacliparser.IntOption;

import moa.options.ClassOption;
import moa.recommender.predictor.BRISMFPredictor;
import moa.recommender.predictor.RatingPredictor;
import moa.recommender.rc.data.RecommenderData;
import weka.core.converters.CSVLoader;

。。。在

main（）

（Weka的

CSVLoader

有一个怪癖，需要我用

+

替换默认的

：

分隔符）

现在，交替使用以下代码段：

for (var instance : dataset) {
    var user = (int) instance.value(0);
    var item = (int) instance.value(1);
    var rating = instance.value(2);

    double predictedRating = predictor.predictRating(user, item);

    System.out.printf("User %d | Movie %d | Actual Rating %d | Predicted Rating %f%n",
                    user, item, Math.round(rating), predictedRating);
}

（现在是所有事情的noob）：

现在我决定见鬼，也许这个操作不能并行完成，我将它切换为使用

stream（）

。即使如此，该段似乎也被完全忽略，因为每次输出都是0.0

dataset.stream().forEach(instance -> {
    var user = (int) instance.value(0);
    var item = (int) instance.value(1);
    var rating = instance.value(2);

    double predictedRating = predictor.predictRating(user, item);

    System.out.printf("User %d | Movie %d | Actual Rating %d | Predicted Rating %f%n",
                    user, item, Math.round(rating), predictedRating);
});

我已尝试从运行中删除打印语句，但无效

显然，在第一种情况下，我在大约13分钟内得到了由实际和预测评级组成的预期输出行，但在第二种情况下，我发现预测评级为0.0，执行时间很短。有什么我错过的吗

---

编辑：使用

dataset.forEach（）

做同样的事情。也许是lambdas的一个怪癖？

数据集的类型是什么？？上面的问题是关键+如果你使用数据集，你会得到什么。forEach？以及什么是

预测器。predictRating

的定义？这将非常有帮助。@mushi当你说“结果都是0.0”时，你到底指的是什么<代码>预测分级？

for (var instance : dataset) {
    var user = (int) instance.value(0);
    var item = (int) instance.value(1);
    var rating = instance.value(2);

    double predictedRating = predictor.predictRating(user, item);

    System.out.printf("User %d | Movie %d | Actual Rating %d | Predicted Rating %f%n",
                    user, item, Math.round(rating), predictedRating);
}

dataset.parallelStream().forEach(instance -> {
    var user = (int) instance.value(0);
    var item = (int) instance.value(1);
    var rating = instance.value(2);

    double predictedRating = predictor.predictRating(user, item);

    System.out.printf("User %d | Movie %d | Actual Rating %d | Predicted Rating %f%n",
                    user, item, Math.round(rating), predictedRating);
});

dataset.stream().forEach(instance -> {
    var user = (int) instance.value(0);
    var item = (int) instance.value(1);
    var rating = instance.value(2);

    double predictedRating = predictor.predictRating(user, item);

    System.out.printf("User %d | Movie %d | Actual Rating %d | Predicted Rating %f%n",
                    user, item, Math.round(rating), predictedRating);
});