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在大数据时代个性化推荐系统已成为连接用户与信息的桥梁而算法则是构建这一桥梁的基石。Apache Spark作为一款强大的分布式计算系统提供了丰富的机器学习库其中ALS交替最小二乘法模型以其出色的性能和可扩展性在处理大规模推荐系统问题中备受青睐。
ALS模型作为矩阵分解技术的代表能够有效捕捉用户与物品间的潜在关系为用户提供精准的个性化推荐。 文章目录 Spark算法之ALS模型附Scala代码一、什么是ALS模型二、ALS模型原理三、ALS模型求解流程四、Spark实现代码五、ALS模型参数解析 一、什么是ALS模型
ALS模型全称为交替最小二乘法Alternating Least Squares是一种基于协同过滤思想的矩阵分解算法。它的核心思想是通过隐含特征latent factors联系用户兴趣和物品item基于用户的行为找出潜在的主题和分类然后对物品进行自动聚类划分到不同类别或主题代表用户的兴趣。
ALS算法的亮点之一在于优化参数时使用了交替最小二乘法而非梯度下降算法这使得ALS算法可以进行分布式并行计算。因此它被广泛应用于大规模推荐系统中如Apache Spark的Mllib库就包含了ALS算法的实现。
二、ALS模型原理
ALSAlternating Least Squares交替最小二乘法模型是一个广泛用于推荐系统中的协同过滤技术特别是在处理用户对物品的评分预测问题上。它的核心思想是通过矩阵分解技术来预测缺失的评分从而为用户推荐可能感兴趣的物品。
在推荐系统中通常会有一个用户-物品评分矩阵其中包含了用户对物品的评分记录。在现实世界中这个矩阵通常是非常稀疏的因为每个用户只能对有限的物品进行评分。ALS的目标是填充这个矩阵中的缺失值使得可以预测用户未评分的物品的评分。 针对这样的特点可以假设用户和商品之间存在若干关联维度比如用户年龄、性别、受教育程度和商品的外观、价格等无需实际计算只需要将R矩阵投射到这些维度上即可。这个投射的数学表示是 这个投射只是一个近似的空间变换。一般情况下k的值远小于n和m的值从而达到了数据降维的目的。 并不需要显式的定义这些关联维度而只需要假定它们存在即可因此这里的关联维度又被称为Latent factor。k的典型取值一般是20200。
三、ALS模型求解流程
初始化随机初始化用户矩阵U和物品矩阵M。固定用户矩阵U保持U不变通过最小化损失函数来求解物品矩阵M。固定物品矩阵M保持M不变通过最小化损失函数来求解用户矩阵U。迭代求解重复步骤2和3交替优化U和M直到满足停止条件或达到预定的迭代次数。
四、Spark实现代码
Spark实现代码
五、ALS模型参数解析
ALS模型参数解析
