我尝试过使用10M movielens数据集的基于项的分布式推荐程序作业。一切都很好。我的问题是，在查看用户推荐时，我发现在推荐项目列表中有一些项目已经被用户评分。更具体地说：
假设用户id为4的用户观看了具有以下id的电影：[123543234567324]，则在推荐列表中再次出现543和234。我只是看了《行动中的Mahout》来理解算法，我找不到一个在生成TopK列表之前消除已评级项目的代码段。我是错过了什么，还是它推荐已经评分的项目是正常的？
如果是正常的，是否可以从候选项目中删除这些项目？
p.S：在推荐产生后过滤掉推荐对我来说不是一个有效的方法，因为我想要的推荐数量是100，而在过滤掉一些用户后，这个数字会减少到30等等。
提前谢谢。
自从我第一次编写代码以来，代码发生了很大的变化，有几个RecommenderJob，但最初有一个阶段将"(user，item，NaN)"元组添加到所有现有用户-项目对的最终向量和中。这导致所有此类用户项对的总和都是NaN，并且可以从结果中排除。它可能已经不在了。
我是《推荐工作》的作者之一。我们有单元测试，明确地检查用户是否不是他们已经知道的推荐项目。如果真的发生这种情况，那将是一个严重的错误。你能举一个输入数据的例子吗？
最好将此讨论转移到https://cwiki.apache.org/confluence/display/MAHOUT/Mailing+列表，+IRC+和+档案
在recommenderjob的源代码中：
addOption("filterFile"，"f"，"包含逗号分隔的userID、itemID对的文件。用于从中排除项"+"对该用户的建议(可选)"，空)；
我认为它可以通过将此文件提供给推荐工作来解决您的问题。