1. 协同过滤内容协同过滤显性反馈与隐性反馈缩放正则化参数冷启动问题2. 协同过滤协同过滤 通常用于推荐系统。 这些技术旨在填写用户项关联矩阵的缺失条目。 spark.ml 目前支持基于模型的协同过滤， 其中用户和产品由一小组可用于预测缺失条目的潜在因素描述。spark.ml 使用交替最小二乘（ ALS） 算法来学习这些潜在因素。 实现中 spark.ml 包含以下参数：numBlocks 是用户
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2023-09-20 21:00:27
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1. Alternating Least SquareALS(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
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2023-06-11 14:51:33
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Spark–ALS推荐算法常用的推荐方法：基于内容的推荐 将物品和用户分类。将已分类的物品推荐给对该物品感兴趣的用户。需要较多的人力成本。基于统计的推荐 基于统计信息，如热门推荐。易于实现，但对用户的个性化偏好的描述能力较弱。协同过滤推荐 可以达到个性化推荐，不需要内容分析，可以发现用户新的兴趣点，自动化程度高。协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF)一个简单的问
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2023-07-07 00:57:47
73阅读
# Spark ALS 推荐系统
## 引言
在现代社会中，人们面对大量的信息和选择，推荐系统成为帮助用户发现感兴趣内容的重要工具之一。推荐系统的目标是通过分析用户行为和兴趣，为用户提供个性化的推荐。Spark ALS（交替最小二乘法）是一种常用的协同过滤推荐算法，它在大规模数据集上高效地进行推荐。
本文将介绍Spark ALS算法的原理、实现和应用，并提供代码示例演示。
## Spark
原创
2023-09-14 20:36:13
49阅读
文章目录一. 需求二. 解决方案2.1 Spark官网demo2.1.1 协同过滤2.1.2 显性和隐性反馈2.1.3 正则化参数的缩放2.1.4 本身的策略2.1.5 Python代码2.2 ALS算法简要解释2.2.1 举例2.2.2 ALS算法参数参考: 一. 需求近期朋友问我spark的推荐算法相关的。二. 解决方案因为之前没有接触过推荐算法相关，所以我在spark的官网上找了下，结果找
# 实现spark ML ALS推荐算法步骤
## 整体流程
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 构建ALS模型 |
| 3 | 对用户进行推荐 |
## 操作步骤
### 步骤一：准备数据
在实现推荐系统之前，首先需要准备好数据。通常数据包括用户ID、产品ID和评分等信息。可以使用Spark的DataFrame来表示数据。
`
隐式转换1. 隐式函数基本介绍隐式转换函数是以implicit关键字声明的带有单个参数的函数。这种函数将会自动应用，将值从一种类型转换为另一种类型2. 入门案例implicit def f1(d: Double): Int = {
d.toInt
}
//Double 是输入类型, Int 是转换后的类型
val a: Int = 3.5 // 不用调用toInt方法，就可自动转换3. 隐式
ALS算法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。其亮点之一就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，使得ALS算法可以进行分布式并行计算，因此其被收录于Spark的Mlib以及ML库中。下面将详细介绍这一算法：一、核心思想 通过隐含特征（latent factor）联系用户兴趣和物品（item）， 基于
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2023-07-07 10:18:16
745阅读
前言如何使用Sparklens已经发给大家了传送门，那么如何根据生成的图去判断如何优化参数呢？如何判断数据倾斜该优化呢？参数优化1、如何设置executor 核数可以参考这个，如果浪费太多就减少一点。像下面这个应用级别浪费了84.76%2、如何设置executor 内存查看发现这个峰值其实并不高。所以根据这个峰值来算。2~5倍最合适。当然可以看后端的解析日志，有提示。比如下面这个。在executo
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2023-10-24 17:14:12
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项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star，留言，一起学习进步1.推荐系统与spark做推荐系统的同学，一般都会用到spark。spark的用途相当广泛，可以用来做效果数据分析，更是构建特征与离线训练集的不二人选，同时spark streaming也是做实时数据的常用解决方案，mllib包与ml包里面
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2023-09-06 14:03:10
127阅读
如何解释spark mllib中ALS算法的原理？
ALS交替最小二乘法的协同过滤算法，其原理是什么，算法的思想是怎样的？找了好久的资料都是一大堆专业名词和公式看着比较费力，有没有大大能用比较通俗的语言描述一下ALS算法
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2 个回答
双塔模型的结构不仅在推荐领域的召回和粗排环节中被广泛采用；而且在其它领域，如文档检索、问答系统等都有它的应用场景。我们常说的双塔模型的结构，并不是一个固定不变的网络，而是一种模型构造思路：即把模型分成用户侧模型和物品侧模型两部分，然后用互操作层把这两部分联合起来，产生最后的预测得分。一、双塔模型结构双塔模型的结构如下图所示：这种 “物品侧模型 + 用户侧模型 + 互操作层” 的模型结构，我们可以把
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2023-08-04 11:50:53
155阅读
ALS(alternating least squares ):交替最小二乘法1 含义 在现实中用户-物品-评分矩阵是及其大的，用户消费有限，对单个用户来说，消费的物品的非常有限的，产生的评分也是比较少的，这样就造成了用户-物品矩阵有大量的空值。 假定用户的兴趣只受少数因素的影响，所以用户-物品矩阵可以分解为用户的特征向量矩阵和物品的特征向量矩阵（降维了）。用户的特征向量距离表示用户的
之前在
Hive on Spark 跑
TPCx-BB 测试时，100g的数据量要跑十几个小时，一看CPU和内存的监控，发现
POWER_TEST 阶段(依次执行30个查询)CPU只用了百分之十几，也就是没有把整个集群的性能利用起来，导致跑得很慢。因此，如何调整参数，使整个集群发挥最大性能显得尤为重要。
Spark作业运行原理 详细原理见上
ALS算法als算法是基于模型的协同过滤算法的一种，常用于推荐系统。假设有一个矩阵 ，它记录了m个人给n个物品的打分情况，其本质是一个稀疏矩阵。als算法利用矩阵分解的方法，将矩阵 分解为 即 = 以下先介绍一下als.py里面公式的由来用MSE作为损失函数，第二部分为正则项（公式里省略了“平均”的分母部分）
1.ALS算法流程： 初始化数据集和Spark环境---->切分测试机和检验集------> 训练ALS模型------------> 验证结果-----------------> 检验满足结果---->直接推荐商品，否则继续训练ALS模型2.数据集的含义 Rating是固定的ALS输入格式，
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2023-06-19 11:36:55
228阅读
ALS算法 ALS的意思是交替最小二乘法（Alternating Least Squares），它只是是一种优化算法的名字，被用在求解spark中所提供的推荐系统模型的最优解。spark中协同过滤的文档中一开始就说了，这是一个基于模型的协同过滤（model-based CF），其实它是一种近几年推荐系统界大火的隐语义模型中的一种。隐语义模型又叫潜在因素模型，它试图通过数量相对少的未被观察到的底层原
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2023-08-26 08:45:27
33阅读
ALS 是什么？ ALS 是交替最小二乘 （alternating least squares）的简称。 在机器学习的上下文中，ALS 特指使用交替最小二乘求解的一个协同推荐算法。 它通过观察到的所有用户给产品的打分，来推断每个用户的喜好并向用户推荐适合的产品。协同过滤 常被应用于推荐系统，旨在补充用户-商品关联矩阵中所缺失的部分。 MLlib当前支持基于模
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2023-07-01 16:20:20
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import torch
# 设置随机数种子，以保证结果可重现
torch.manual_seed(0)
a = torch.randn(4, 3)tensor([[ 1.5410, -0.2934, -2.1788],
[ 0.5684, -1.0845, -1.3986],
[ 0.4033, 0.8380, -0.7193],
[-0.403
协作过滤协同过滤通常用于推荐系统。这些技术旨在填补用户项目关联矩阵的缺失条目。 spark.ml目前支持基于模型的协作过滤，其中用户和产品由一组可用于预测缺失条目的潜在因素来描述。 spark.ml使用交替最小二乘（ALS） 算法来学习这些潜在因素。实现中spark.ml有以下参数：numBlocks是为了并行化计算而将用户和项目划分到的块的数量（默认为10）。 rank是模型中潜在因素的数量（
