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    Javaは、1995年にサン・マイクロシステムズが開発したプログラミング言語です。表記法はC言語に似ていますが、既存のプログラミング言語の短所を踏まえていちから設計されており、最初からオブジェクト指向性を備えてデザインされています。セキュリティ面が強力であることや、ネットワーク環境での利用に向いていることが特徴です。Javaで作られたソフトウェアは基本的にいかなるプラットフォームでも作動します。

mahoutのサンプルコードについてです

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kohekoh

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推薦エンジンを簡単に作れるmahoutについての
質問です

下記のようなサンプルコードがあります
サンプルコードを実行すると動作してくれるのですが
自分の作ったデータセットを用いて実行すると
エラーは起こらず終了するのですが
リコメンドの結果をだしてくれません

なにがいけないのでしょうか
データ量を小さくしてもなりません

結果
サンプルコードの場合
情報: Creating FileDataModel for file \Users\kohei nishimuta\Desktop\卒研\推薦\sample.csv [木 1 12 22:22:38 JST 2017]
情報: Reading file info... [木 1 12 22:22:38 JST 2017]
情報: Read lines: 32 [木 1 12 22:22:38 JST 2017]
情報: Reading file info... [木 1 12 22:22:38 JST 2017]
情報: Read lines: 32 [木 1 12 22:22:38 JST 2017]
情報: Processed 6 users [木 1 12 22:22:38 JST 2017]
RecommendedItem[item:106, value:3.094736]

自分で作ったデータセットの場合
作ったデータセットの場合
情報: Creating FileDataModel for file \Users\kohei nishimuta\Desktop\卒研\推薦\dataset(pfpf)2.csv [木 1 12 22:25:37 JST 2017]
情報: Reading file info... [木 1 12 22:25:37 JST 2017]
情報: Read lines: 31 [木 1 12 22:25:37 JST 2017]
情報: Processed 27 users [木 1 12 22:25:37 JST 2017]
※RecommendItemの記述がない

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

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.PearsonCorrelationSimilarity;
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;

class MahoutSample2 {

  private  MahoutSample2() {
  }

  public static void main(String[] args) throws Exception {
      File modelFile = null;
      if (args.length > 0)
          modelFile = new File(args[0]);
      if(modelFile == null || !modelFile.exists())
          modelFile = new File("/Users/kohei nishimuta/Desktop/卒研/推薦/dataset(pfpf).csv");
      if(!modelFile.exists()) {
          System.err.println("Please, specify name of file, or put file 'input.csv' into current directory!");
          System.exit(1);
      }
      DataModel model = new FileDataModel(modelFile);

    UserSimilarity similarity = new PearsonCorrelationSimilarity(model);
    UserNeighborhood neighborhood =
      new NearestNUserNeighborhood(2, similarity, model);

    Recommender recommender = new GenericUserBasedRecommender(
        model, neighborhood, similarity);

    List<RecommendedItem> recommendations =
        recommender.recommend(4515, 1);

    for (RecommendedItem recommendation : recommendations) {
      System.out.println(recommendation);
    }

  }

}
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