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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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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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
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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
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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
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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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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
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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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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
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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
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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
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@羲凡——只为了更好的活着Spark 机器学习——协同过滤ALS算法一、什么是协同过滤？1.入门的看法a.和你类似的人喜欢的物品会被推荐给你
b.你喜欢某个物品，算法会推荐和该物品类似的书籍给你2.百度的解释是电子商务推荐系统的一种主要算法。协同过滤简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之
群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息，个人通过合作的机制给予信息相当程度的回应(如评分)
并记录下来以达到过滤
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2023-12-31 15:26:31
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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
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2023-12-22 10:58:23
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本篇文章为大学毕业实习项目-基于Spark的农产品分析系统的文档，从搭建环境到代码编写以及成果展示。Hadoop环境搭建集群规划服务器IP192.168.18.101192.168.18.102192.168.18.103主机名hadoop01hadoop02hadoop03NameNode是否否SecondaryNameNode是否否dataNode是是是ResourceManager是否否No
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2024-01-11 08:39:20
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在上一篇博客，我们使用spark CountVectorizer与IDF进行了关键词提取本篇博客在上一篇博客的基础上，介绍如何根据关键词获取文档的相似度，进行相似文本的推荐。在这里我们需要使用到两个算法：Word2Vec与LSH。其中Word2Vec即将词转换为词向量，这样词之间的关系就可以向量距离去定量计算，距离越近的两个词相似性也较高，而spark中文档的词向量，即是这个文档所有词的词向量的平
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2024-09-28 15:13:08
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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
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# 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
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ALS模型是一种用于协同过滤推荐系统的机器学习算法，在Spark框架中得到了广泛应用。本文将介绍ALS模型的原理和使用方法，并提供相应的代码示例。
ALS模型全称为交替最小二乘法（Alternating Least Squares），它是一种通过迭代优化的方法，用于在用户与物品之间建立隐式或显式的评分预测模型。ALS模型假设用户对物品的评分可以用低维的用户向量和物品向量表示，通过最小化预测评分与
原创
2024-01-24 10:23:34
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目录11.SparkMLlib ALS交替最小二乘算法11.1交替最小二乘算法11.2算法源码分析11.3应用实战11.3.1 数据说明11.3.2代码详解 11.SparkMLlib ALS交替最小二乘算法11.1交替最小二乘算法ALS全称alternating least squares 交替最小二乘。在推荐算法中，是指基于ALS求解的一种协同推荐算法。ALS算法是统计分析中一种常用的逼近计
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2023-10-23 09:59:20
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# Spark ALS 推荐算法简介
推荐系统在电商、社交媒体等领域有着广泛的应用。Apache Spark 提供了一种高效的协同过滤算法——Alternating Least Squares（ALS），用于生成个性化的推荐。本文将介绍 ALS 的基本原理，并通过代码示例展示它的实际应用。
## ALS算法原理
ALS 是一种矩阵分解的方法，并且用于解决稀疏矩阵的推荐问题。它基于以下理论：用
