摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合 内容: 1.算法概述 ALS是alternating least squares的缩写 , 意为交替最小二乘法:而ALS-WR是alternating-least-squares with weighted-λ -regularization的缩写,意为加权正则化交替最小二乘法.关于最小二乘法可以看我之前的这篇介绍:最优化方法与机器学习工具:而交替最小二乘法是对最小二乘法处理多个变量时的扩展

SparkMLlib-协同过滤之交替最小二乘法ALS原理与实践 一.Spark MLlib算法实现 1.1 显示反馈 1.1.1 基于RDD 1.1.2 基于DataFrame 1.2 隐式反馈 二.Spark中MLlib中的ALS算法物品推荐代码实现: 相关内容原文地址: CSDN:leboop:Spark MLlib协同过滤之交替最小二乘法ALS原理与实践 CSDN:Jantelope:Spark中MLlib中的ALS算法物品推荐代码实现: 一.Spark MLlib算法实现 数据准备: 1

1. Alternating Least Square ALS(Alternating Least Square),交替最小二乘法.在机器学习中,特指使用最小二乘法的一种协同推荐算法.如下图所示,u表示用户,v表示商品,用户给商品打分,但是并不是每一个用户都会给每一种商品打分.比如用户u6就没有给商品v3打分,需要我们推断出来,这就是机器学习的任务. 由于并不是每个用户给每种商品都打了分,可以假设ALS矩阵是低秩的,即一个m*n的矩阵,是由m*k和k*n两个矩阵相乘得到的,其中k<<m,n.

ALS算法描述: 1.ALS算法用来补全用户评分矩阵.由于用户评分矩阵比较稀疏,将用户评分矩阵进行分解,变成V和U的乘积.通过求得V和U两个小的矩阵来补全用户评分矩阵. 2.ALS算法使用交替最小二乘法来进行求解. 3.ALS分为显示反馈和隐式反馈两种.显示反馈是指用户有明确的评分.对于商品推荐来说,大部分是通过用户的行为,获取隐式反馈的评分. 隐式反馈评分矩阵需要进行处理,如果有用户评分则置为1,没有则赋值为0.但是对这个处理后的评分矩阵,再有一个置信度来评价这个评分.置信度等于1+a*用户真

import spark.sql import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.spark.mllib.recommendation.ALS import org.apache.spark.mllib.recommendation.MatrixFactorizationModel import org.apache.spark.mllib.recommendation.Rating // 数据预处理 case class Movie(

https://www.cnblogs.com/hxsyl/p/5032691.html http://www.cnblogs.com/skyEva/p/5570098.html 1. 基础回顾 矩阵的奇异值分解 SVD (特别详细的总结,参考 http://blog.csdn.net/wangzhiqing3/article/details/7446444) 矩阵与向量相乘的结果与特征值,特征向量有关. 数值小的特征值对矩阵-向量相乘的结果贡献小 1)低秩近似 2)特征降维 相似度和距离度量

ALS是alternating least squares的缩写 , 意为交替最小二乘法:而ALS-WR是alternating-least-squares with weighted-λ -regularization的缩写,意为加权正则化交替最小二乘法.该方法常用于基于矩阵分解的推荐系统中.例如:将用户(user)对商品(item)的评分矩阵分解为两个矩阵:一个是用户对商品隐含特征的偏好矩阵,另一个是商品所包含的隐含特征的矩阵.在这个矩阵分解的过程中,评分缺失项得到了填充,也就是说我们可以基

使用Spark进行ALS编程的例子可以看:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6165201.html ALS:alternating least squares 关于协同过滤ALS原理的可以看这篇文章:http://www.docin.com/p-938897760.html 最后的惩罚因子那部分没看懂.前面的还挺好的. 上面3.1节关于矩阵分解模型的自然意义和解释,讲的非常好! 注:矩阵的每一行代表一个方程,m行代表m个线性联立方程. n列代表n个变量.如

参考资料 [1]<Spark MLlib 机器学习实践> [2]http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/51752904 [3]线性代数-同济大学 [4]基于矩阵分解的协同过滤算法 https://wenku.baidu.com/view/617482a8f8c75fbfc77db2aa.html [5]机器学习的正则化 http://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html [6]正则化方法

协同过滤与推荐   协同过滤是一种根据用户对各种产品的交互与评分来推荐新产品的推荐系统技术.   协同过滤引入的地方就在于它只需要输入一系列用户/产品的交互记录:   无论是显式的交互(例如在购物网站上进行评分)还是隐式的(例如用户访问了一个 产品的页面但是没有对产品评分)交互皆可.仅仅根据这些交互,协同过滤算法就能 够知道哪些产品之间比较相似(因为相同的用户与它们发生了交互)以及哪些用户之间 比较相似,然后就可以做出新的推荐.   交替最小二乘法 MLlib中包含交替最小二乘法(ALS)的一个

WRMF is like the classic rock of implicit matrix factorization. It may not be the trendiest, but it will never go out of style                                                                                                                            

协同过滤是一类基于用户行为数据的推荐方法,主要是利用已有用户群体过去的行为或意见来预测当前用户的偏好,进而为其产生推荐.能用于协同过滤的算法很多,大致可分为:基于最近邻推荐和基于模型的推荐.其中基于最近邻推荐主要是通过计算用户或物品之间的相似度来进行推荐,而基于模型的推荐则通常要用到一些机器学习算法.矩阵分解可能是被研究地最多的基于模型的推荐算法,在著名的 Netflix 大赛中也是大放异彩,核心思想是利用低维隐向量为每个用户和物品建模,进而推测用户对物品的偏好.现在的关键问题是如果要用矩阵分解

1.线性回归模型线性回归是统计学中最常用的算法,当你想表示两个变量间的数学关系时,就可以用线性回归.当你使用它时,你首先假设输出变量(相应变量.因变量.标签)和预测变量(自变量.解释变量.特征)之间存在的线性关系.(自变量是指:研究者主动操纵,而引起因变量发生变化的因素或条件,因此自变量被看作是因变量的原因.因变量是指:在函数关系式中,某个量会随一个(或几个)变动的量的变动而变动.)线性模型可能使用于类似下面的问题:比如你正在研究一个公司的销售额和该公司在广告上的投入之间的关系,或者某人在社交网

很多人在决定是否看一部电影之前都会去豆瓣看下评分作为参考,看完电影也会给一个自己的分数.每个人对每个商品或者电影或是音乐都有一个心理的分数,这个分数标明用户是否对这个内容满意.作为内容的提供方,如果可以预测出每个用户对于内容的心理分数,就能更好的理解用户,并给用户提供好的内容推荐.今天就介绍下如何通过ALS矩阵分解算法实现用户对于音乐或者电影的评分预测. ALS算法介绍 ALS算法是基于模型的推荐算法,基本思想是对稀疏矩阵进行模型分解,评估出缺失项的值,以此来得到一个基本的训练模型.然后依照此模

  http://product.dangdang.com/23829918.html Spark作为新兴的.应用范围最为广泛的大数据处理开源框架引起了广泛的关注,它吸引了大量程序设计和开发人员进行相关内容的学习与开发,其中 MLlib是 Spark框架使用的核心.本书是一本细致介绍 Spark MLlib程序设计的图书,入门简单,示例丰富. 本书分为 12章,从 Spark基础安装和配置开始,依次介绍 MLlib程序设计基础.MLlib的数据对象构建.MLlib中 RDD使用介绍,各种分类.聚

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .MLlib实例 1.1 聚类实例 1.1.1 算法说明 聚类(Cluster analysis)有时也被翻译为簇类,其核心任务是:将一组目标object划分为若干个簇,每个簇之间的object尽可能相似,簇与簇之间的object尽可能相异.聚类算法是机器学习(或者说是数据挖掘更合适)中重要的一部分,除了最为简单的K-Means聚类算法外,比较常见的还有层次法(CURE.CHAMELEON等).网格

因为协同过滤内容比较多,就新开一篇文章啦~~ 聚类和线性回归的实战,可以看:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159187.html 协同过滤实战,仍然参考:http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747778.html 其中有一些基础和算法类的,会有其他一些文章来做参考. 1.3 协同过滤实例 1.3.1 算法说明 协同过滤(Collaborative Filtering,简称CF,WIKI上的定义是:简单来说是利用某

将Mahout on Spark 中的机器学习算法和MLlib中支持的算法统计如下: 主要针对MLlib进行总结 分类与回归 分类和回归是监督式学习; 监督式学习是指使用有标签的数据(LabeledPoint)进行训练,得到模型后,使用测试数据预测结果.其中标签数据是指已知结果的特征数据. 分类和回归的区别:预测结果的变量类型 分类预测出来的变量是离散的(比如对邮件的分类,垃圾邮件和非垃圾邮件),对于二元分类的标签是0和1,对于多元分类标签范围是0~C-1,C表示类别数目: 回归预测出来的变量是

在矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用中,我们对矩阵分解在推荐算法中的应用原理做了总结,这里我们就从实践的角度来用Spark学习矩阵分解推荐算法. 1. Spark推荐算法概述 在Spark MLlib中,推荐算法这块只实现了基于矩阵分解的协同过滤推荐算法.而基于的算法是FunkSVD算法,即将m个用户和n个物品对应的评分矩阵M分解为两个低维的矩阵:$$M_{m \times n}=P_{m \times k}^TQ_{k \times n}$$ 其中k为分解成低维的维数,一般远比m和n小.如果大

LSM:Least square method 最小二乘法 ALS:Alternating Least Squares 交替最小二乘法 http://blog.csdn.net/dreamer2020/article/details/51030795读(读到的不是一个字符串!是一行一行的字符串!·文本的行的集合)val lines = sc.textFile("file:///path_to_local/file") val lines = sc.textFile("hdfs