mahout(ver.0.20) Webアプリ作成手順

前記事で、Mavenが動くようになったので、mvnプロジェクトからmahoutを入れてみます。

ターミナルで作業ディレクトリに移動して、
  mvn archetype:create -DgroupId=sample.recommendWeb -DartifactId=recommendWeb -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-webapp -Dversion=0.0.1

下記のようにrecommendWebフォルダならびにディレクトリが生成されるので、
pom.xmlを下の①のように更新し、recommendWebフォルダ直下でJavaソース配置先を作成、
  mkdir src/main/java

①pom.xml

  4.0.0
  sample.recommendWeb
  recommendWeb
  war
  0.0.1
  recommendWeb Maven Webapp
  http://maven.apache.org
  
    
      junit
      junit
      3.8.1
      test
    
    
      org.apache.mahout
      mahout-core
      0.2
     
    
      org.slf4j
      slf4j-jcl
      1.5.8
    
    
      javax.servlet
      servlet-api
      2.5
   provided
    
  
  
    recommendWeb
    
      
        maven-compiler-plugin
        
          1.6
          1.6
          UTF-8
        
          
   
     org.mortbay.jetty
     maven-jetty-plugin
     6.1.7
   
    
  

同フォルダ（pom.xmlを含むことを確認し）で、下記コマンドを実行
  mvn eclipse:eclipse -DdownloadSources=true

これで、Eclipseに対応するので、Eclipseを起動し、このプロジェクトをImport

Import後、②・③のように各ファイルを更新。


②web.xml

  Archetype Created Web Application
  
    web-recommender
    Web Recommender
    Web recommender servlet
    RecommenderServlet
    1
  
  
    web-recommender
    recommendWeb/RecommenderServlet
  

③RecommenderServlet.java

import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.io.PrintWriter;
import java.util.List;

import javax.servlet.ServletConfig;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.http.HttpServlet;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;

import org.apache.mahout.cf.taste.impl.model.file.FileDataModel;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.neighborhood.NearestNUserNeighborhood;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.recommender.GenericUserBasedRecommender;
import org.apache.mahout.cf.taste.impl.similarity.EuclideanDistanceSimilarity;
import org.apache.mahout.cf.taste.model.DataModel;
import org.apache.mahout.cf.taste.neighborhood.UserNeighborhood;
import org.apache.mahout.cf.taste.recommender.RecommendedItem;
import org.apache.mahout.cf.taste.recommender.Recommender;
import org.apache.mahout.cf.taste.similarity.UserSimilarity;

public class RecommenderServlet extends HttpServlet {
   private static final int NUM_TOP_PREFERENCES = 3;
   private static final int DEFAULT_HOW_MANY = 3;

   private Recommender recommender;
   public void init(ServletConfig config) throws ServletException {
      super.init(config);
      try {
       String csvPath= getServletContext().getRealPath("WEB-INF");
       csvPath += File.separator + "critics.csv";
    // モデル構築用のデータをファイルから読み込む
    DataModel model = new FileDataModel(new File(csvPath));
    // ユーザ類似性と類似ユーザ抽出のメソッドを決定
    UserSimilarity similarity = new EuclideanDistanceSimilarity(model);
    UserNeighborhood neighborhood = new NearestNUserNeighborhood(2,
      similarity, model);
    // ユーザベースの推薦を作成
    recommender = new GenericUserBasedRecommender(model,
      neighborhood, similarity);       
      }
      catch (Exception e) {
       throw new ServletException(e);
      }
   }

   protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp)
   throws ServletException {
  String userIDString = req.getParameter("userID");
  if (userIDString == null) {
   throw new ServletException("userID was not specified");
  }
  long userID = Long.parseLong(userIDString);
  String howManyString = req.getParameter("howMany");
  int howMany = howManyString == null ? DEFAULT_HOW_MANY : Integer.parseInt(howManyString);
  try {
   List items = recommender.recommend(userID, howMany);
   writePlainText(resp, userID, items);
  } catch (Exception te) {
   throw new ServletException(te);
  }
 }

 private void writePlainText(HttpServletResponse response, long userID,
   Iterable items) throws IOException, Exception {
  response.setContentType("text/plain");
  response.setCharacterEncoding("UTF-8");
  response.setHeader("Cache-Control", "no-cache");
  PrintWriter writer = response.getWriter();
  for (RecommendedItem recommendedItem : items) {
   writer.print(recommendedItem.getValue());
   writer.print('\t');
   writer.println(recommendedItem.getItemID());
  }
 }
}

recommendWeb/src/main/webapp/WEB-INF直下に、mahoutで検証するデータCSVファイル（critics.csv）を配置します。

これで、サーブレット設定をしてからjettyを起動。
※WebApp dir をWEB-INF/web.xmlを含むディレクトリに設定

jetty起動後、下URLのようにパラメータを渡せば、データの推定値が表示されます。
http://localhost:8080/recommendWeb/RecommenderServlet?userID=7

[以下ToDo]
・上記環境はmahout ver.0.20のTasteを利用しているためHadoop未対応とのこと、Hadoop対応版の動作検証
・MahoutでのGoogleAppEngineでの動作検証


以上です。


【参照ページ】

・Apache Mahout Project
・mahout/レコメンドサーブレットの作り方
・Mahout インストール