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
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2023-12-28 13:49:59
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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
202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
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2023-12-19 21:53:21
172阅读
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
81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
52阅读
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）
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2023-12-05 20:33:06
119阅读
一：先谈谈什么是ALS算法（基于RDD）推荐算法中的ALS是指Alternating Least Squares（交替最小二乘法）算法。这是一种协同过滤推荐算法，主要用于解决推荐系统中的矩阵降维。ALS算法的核心思想：将用户-物品评分矩阵分解为两个低维矩阵的乘积，即将用户-物品的关联关系表示为用户和物品的特征向量表示。具体而言，首先初始化一个因子矩阵，使用评分矩阵获取另外的因子矩阵，交替计算，直到
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2024-10-29 12:36:07
71阅读
Spark生态圈，也就是BDAS（伯克利数据分析栈），是伯克利APMLab实验室精心打造的，力图在算法（Algorithms）、机器（Machines）、人（People）之间通过大规模集成，来展现大数据应用的一个平台，其核心引擎就是Spark，其计算基础是弹性分布式数据集，也就是RDD。通过Spark生态圈，AMPLab运用大数据、云计算、通
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2024-05-15 13:47:12
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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
963阅读
本文记录了使用scala语言在spark上实现ALS算法的相关内容有关协同过滤的相关内容详见 spark实现协同过滤-附scala代码在itemCF中以user-item-score矩阵为输入，将每个用户对每个商品的行为作为评分，将所有用户的评分作为一个商品的向量，
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2023-07-01 16:20:34
207阅读
一、Spark简介 Spark最初由美国加州伯克利大学的AMP实验室于2009年开发，是基于内存计算的大数据并行计算框架， 可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。Spark特点： 1.运行速度快：Spark使用先进的DAG(Directed Acyclic Graph，有向无环图)执行引擎，以支持循环数据流与内存计算， 基于内存的执行速度可比Hadoop MapReduce快上百倍，基于磁盘
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2023-08-31 17:43:04
150阅读
ALS算法是2008年以来，用的比较多的协同过滤算法。它已经集成到Spark的Mllib库中，使用起来比较方便。从协同过滤的分类来说，ALS算法属于User-Item CF，也叫做混合CF。它同时考虑了User和Item两个方面。用户和商品的关系，可以抽象为如下的三元组：<User,Item,Rating>。其中，Rating是用户对商品的评分，表征用户对该商品的喜好程度。ALS算法是
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2023-06-26 15:02:49
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WRMF is like the classic rock of implicit matrix factorization. It may not be the trendiest, but it will never go out of style &nbs
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2023-07-22 15:11:11
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@目录1、什么是A Start算法2、A Star算法的原理和流程2.1 前提2.1.1 从起点开始扩散的节点2.1.2 最短距离计算公式：F = G + H2.1.3 欧几里得距离计算公式2.1.4 OPENLIST 和 CLOSELIST2.2 流程2.2.1 第一步：扩散2.2.2 第二步：检查节点2.2.3 第三步：计算F的值2.2.4 第四步：改变起点的
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2023-06-25 23:00:42
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作者 | Matei Zaharia
AI 前线导读：在昨天开幕的 Spark+AI Summit 大会上，Spark 和 Mesos 的核心作者兼 Databrick 首席技术专家 Matei Zaharia 宣布推出开源机器学习平台 MLflow，这是一个能够覆盖机器学习全流程（从数据准备到模型训练到最终部署）的新平台，旨在为数据科学家构建、测试和部署机器学习模型的复杂过
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2024-09-03 11:31:20
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# 使用Spark实现ALS推荐算法
推荐系统是现代互联网应用中不可或缺的一部分，它能够根据用户的历史行为或偏好，推送个性化的内容。协同过滤是一种常见的推荐算法，其中ALS（Alternating Least Squares）是一种有效的实现方式。本文将深入探讨如何使用Apache Spark实现ALS推荐算法，并通过相关示例代码进行说明。
## 什么是ALS推荐算法？
ALS推荐算法是一种
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
201阅读
Spark是一种分布式的计算框架，可以处理海量数据，目前流行的计算框架MapReduce：适用于离线批处理，也可以用于实时计算Storm: 用于实时计算Spark：即可以用于离线批处理，也可以用于实时计算Flink：主要用于实时计算 综上，我们发现MapReduce计算框架是一种高度依赖于磁盘I/O框架，而且在有些业务场景下，比如某算法（梯度下降法，逻辑回归）会多次用到前写job的结果，导致重新计
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2023-08-20 23:04:24
44阅读
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
272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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