Spark MLlib協同過濾算法

　　　　　　　　 

 

算法說明

　　協同過濾（Collaborative Filtering，簡稱CF，WIKI上的定義是：簡單來講是利用某個興趣相投、擁有共同經驗之羣體的喜愛來推薦感興趣的資訊給使用者，我的透過合做的機制給予資訊至關程度的迴應（如評分）並記錄下來以達到過濾的目的，進而幫助別人篩選資訊，迴應不必定侷限於特別感興趣的，特別不感興趣資訊的紀錄也至關重要。

　　協同過濾常被應用於推薦系統。這些技術旨在補充用戶—商品關聯矩陣中所缺失的部分。

　　MLlib 當前支持基於模型的協同過濾，其中用戶和商品經過一小組隱性因子進行表達，而且這些因子也用於預測缺失的元素。MLLib 使用交替最小二乘法（ALS） 來學習這些隱性因子。

　　用戶對物品或者信息的偏好，根據應用自己的不一樣，可能包括用戶對物品的評分、用戶查看物品的記錄、用戶的購買記錄等。其實這些用戶的偏好信息能夠分爲兩類：

• 顯式的用戶反饋：這類是用戶在網站上天然瀏覽或者使用網站之外，顯式地提供反饋信息，例如用戶對物品的評分或者對物品的評論。
• 隱式的用戶反饋：這類是用戶在使用網站是產生的數據，隱式地反映了用戶對物品的喜愛，例如用戶購買了某物品，用戶查看了某物品的信息，等等。

　　顯式的用戶反饋能準確地反映用戶對物品的真實喜愛，但須要用戶付出額外的代價；而隱式的用戶行爲，經過一些分析和處理，也能反映用戶的喜愛，只是數據不是很精確，有些行爲的分析存在較大的噪音。但只要選擇正確的行爲特徵，隱式的用戶反饋也能獲得很好的效果，只是行爲特徵的選擇可能在不一樣的應用中有很大的不一樣，例如在電子商務的網站上，購買行爲其實就是一個能很好表現用戶喜愛的隱式反饋。

　　推薦引擎根據不一樣的推薦機制可能用到數據源中的一部分，而後根據這些數據，分析出必定的規則或者直接對用戶對其餘物品的喜愛進行預測計算。這樣推薦引擎能夠在用戶進入時給他推薦他可能感興趣的物品。

 

 

　　MLlib目前支持基於協同過濾的模型，在這個模型裏，用戶和產品被一組能夠用來預測缺失項目的潛在因子來描述。特別是咱們實現交替最小二乘（ALS）算法來學習這些潛在的因子，在 MLlib 中的實現有以下參數：

• numBlocks是用於並行化計算的分塊個數（設置爲-1時 爲自動配置）；
• rank是模型中隱性因子的個數；
• iterations是迭代的次數；
• lambda是ALS 的正則化參數；
• implicitPrefs決定了是用顯性反饋ALS 的版本仍是用隱性反饋數據集的版本；
• alpha是一個針對於隱性反饋 ALS 版本的參數，這個參數決定了偏好行爲強度的基準。

　　　　　　　　 

 

 

 

 

 

實例介紹

　　在本實例中將使用協同過濾算法對GroupLens Research（http://grouplens.org/datasets/movielens/）提供的數據進行分析，該數據爲一組從20世紀90年底到21世紀初由MovieLens用戶提供的電影評分數據，這些數據中包括電影評分、電影元數據（風格類型和年代）以及關於用戶的人口統計學數據（年齡、郵編、性別和職業等）。根據不一樣需求該組織提供了不一樣大小的樣本數據，不一樣樣本信息中包含三種數據：評分、用戶信息和電影信息。

　　對這些數據分析進行以下步驟：

　　1. 裝載以下兩種數據：

　　　　a)裝載樣本評分數據，其中最後一列時間戳除10的餘數做爲key，Rating爲值；

　　　　b)裝載電影目錄對照表（電影ID->電影標題）

　　2.將樣本評分表以key值切分紅3個部分，分別用於訓練 (60%，並加入用戶評分), 校驗 (20%), and 測試 (20%)

　　3.訓練不一樣參數下的模型，並再校驗集中驗證，獲取最佳參數下的模型

　　4.用最佳模型預測測試集的評分，計算和實際評分之間的均方根偏差

　　5.根據用戶評分的數據，推薦前十部最感興趣的電影（注意要剔除用戶已經評分的電影）

 

 

 

 

 

 

 

 

測試數聽說明

　　在MovieLens提供的電影評分數據分爲三個表：評分、用戶信息和電影信息，在該系列提供的附屬數據提供大概6000位讀者和100萬個評分數據，具體位置爲/data/class8/movielens/data目錄下，對三個表數聽說明能夠參考該目錄下README文檔。

　　1.評分數聽說明（ratings.data)

　　該評分數據總共四個字段，格式爲UserID::MovieID::Rating::Timestamp，分爲爲用戶編號：：電影編號：：評分：：評分時間戳，其中各個字段說明以下：

• 用戶編號範圍1~6040
• 電影編號1~3952
• 電影評分爲五星評分，範圍0~5
• 評分時間戳單位秒
• 每一個用戶至少有20個電影評分

 

使用的ratings.dat的數據樣本以下所示：

1::1193::5::978300760

1::661::3::978302109

1::914::3::978301968

1::3408::4::978300275

1::2355::5::978824291

1::1197::3::978302268

1::1287::5::978302039

1::2804::5::978300719

 

 

　　2.用戶信息(users.dat)

　　用戶信息五個字段，格式爲UserID::Gender::Age::Occupation::Zip-code，分爲爲用戶編號：：性別：：年齡：：職業::郵編，其中各個字段說明以下：

• 用戶編號範圍1~6040
• 性別，其中M爲男性，F爲女性
• 不一樣的數字表明不一樣的年齡範圍，如：25表明25~34歲範圍
• 職業信息，在測試數據中提供了21中職業分類
• 地區郵編

 

使用的users.dat的數據樣本以下所示：

1::F::1::10::48067

2::M::56::16::70072

3::M::25::15::55117

4::M::45::7::02460

5::M::25::20::55455

6::F::50::9::55117

7::M::35::1::06810

8::M::25::12::11413

 

 

 

3.電影信息(movies.dat)

　　電影數據分爲三個字段，格式爲MovieID::Title::Genres，分爲爲電影編號：：電影名：：電影類別，其中各個字段說明以下：

• 電影編號1~3952
• 由IMDB提供電影名稱，其中包括電影上映年份
• 電影分類，這裏使用實際分類名非編號，如：Action、Crime等

使用的movies.dat的數據樣本以下所示：

1::Toy Story (1995)::Animation|Children's|Comedy
2::Jumanji (1995)::Adventure|Children's|Fantasy
3::Grumpier Old Men (1995)::Comedy|Romance
4::Waiting to Exhale (1995)::Comedy|Drama
5::Father of the Bride Part II (1995)::Comedy
6::Heat (1995)::Action|Crime|Thriller
7::Sabrina (1995)::Comedy|Romance
8::Tom and Huck (1995)::Adventure|Children's

 

 

　　程序代碼

import java.io.File
import scala.io.Source
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.rdd._
import org.apache.spark.mllib.recommendation.{ALS, Rating, MatrixFactorizationModel}

 

object MovieLensALS {
  def main(args: Array[String]) {

    // 屏蔽沒必要要的日誌顯示在終端上
    Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.WARN)
    Logger.getLogger("org.eclipse.jetty.server").setLevel(Level.OFF)

 
    if (args.length != 2) {
      println("Usage: /path/to/spark/bin/spark-submit --driver-memory 2g --class week7.MovieLensALS " +
        "week7.jar movieLensHomeDir personalRatingsFile")
      sys.exit(1)

    }

 

    // 設置運行環境
    val conf = new SparkConf().setAppName("MovieLensALS").setMaster("local[4]")
    val sc = new SparkContext(conf)

 

    // 裝載用戶評分，該評分由評分器生成
    val myRatings = loadRatings(args(1))
    val myRatingsRDD = sc.parallelize(myRatings, 1)

 

    // 樣本數據目錄
    val movieLensHomeDir = args(0)

 

    // 裝載樣本評分數據，其中最後一列Timestamp取除10的餘數做爲key，Rating爲值,即(Int,Rating)
    val ratings = sc.textFile(new File(movieLensHomeDir, "ratings.dat").toString).map { line =>
      val fields = line.split("::")
      (fields(3).toLong % 10, Rating(fields(0).toInt, fields(1).toInt, fields(2).toDouble))
    }

 

    // 裝載電影目錄對照表（電影ID->電影標題）
    val movies = sc.textFile(new File(movieLensHomeDir, "movies.dat").toString).map { line =>
      val fields = line.split("::")
      (fields(0).toInt, fields(1))
    }.collect().toMap

 

    val numRatings = ratings.count()
    val numUsers = ratings.map(_._2.user).distinct().count()
    val numMovies = ratings.map(_._2.product).distinct().count()

 

    println("Got " + numRatings + " ratings from " + numUsers + " users on " + numMovies + " movies.")

 

    // 將樣本評分表以key值切分紅3個部分，分別用於訓練 (60%，並加入用戶評分), 校驗 (20%), and 測試 (20%)
    // 該數據在計算過程當中要屢次應用到，因此cache到內存
    val numPartitions = 4
    val training = ratings.filter(x => x._1 < 6)
      .values
      .union(myRatingsRDD) //注意ratings是(Int,Rating)，取value便可
      .repartition(numPartitions)
      .cache()

    val validation = ratings.filter(x => x._1 >= 6 && x._1 < 8)
      .values
      .repartition(numPartitions)
      .cache()

    val test = ratings.filter(x => x._1 >= 8).values.cache()

 

    val numTraining = training.count()
    val numValidation = validation.count()
    val numTest = test.count()

 

    println("Training: " + numTraining + ", validation: " + numValidation + ", test: " + numTest)

    // 訓練不一樣參數下的模型，並在校驗集中驗證，獲取最佳參數下的模型
    val ranks = List(8, 12)
    val lambdas = List(0.1, 10.0)
    val numIters = List(10, 20)

    var bestModel: Option[MatrixFactorizationModel] = None
    var bestValidationRmse = Double.MaxValue
    var bestRank = 0
    var bestLambda = -1.0
    var bestNumIter = -1
    for (rank <- ranks; lambda <- lambdas; numIter <- numIters) {
      val model = ALS.train(training, rank, numIter, lambda)
      val validationRmse = computeRmse(model, validation, numValidation)
      println("RMSE (validation) = " + validationRmse + " for the model trained with rank = "
        + rank + ", lambda = " + lambda + ", and numIter = " + numIter + ".")
      if (validationRmse < bestValidationRmse) {
        bestModel = Some(model)
        bestValidationRmse = validationRmse
        bestRank = rank
        bestLambda = lambda
        bestNumIter = numIter
      }
    }

 

    // 用最佳模型預測測試集的評分，並計算和實際評分之間的均方根偏差
    val testRmse = computeRmse(bestModel.get, test, numTest)

 

    println("The best model was trained with rank = " + bestRank + " and lambda = " + bestLambda  + ", and numIter = " + bestNumIter + ", and its RMSE on the test set is " + testRmse + ".")

 

    // create a naive baseline and compare it with the best model
    val meanRating = training.union(validation).map(_.rating).mean

    val baselineRmse =

      math.sqrt(test.map(x => (meanRating - x.rating) * (meanRating - x.rating)).mean)

    val improvement = (baselineRmse - testRmse) / baselineRmse * 100

    println("The best model improves the baseline by " + "%1.2f".format(improvement) + "%.")

 

    // 推薦前十部最感興趣的電影，注意要剔除用戶已經評分的電影
    val myRatedMovieIds = myRatings.map(_.product).toSet
    val candidates = sc.parallelize(movies.keys.filter(!myRatedMovieIds.contains(_)).toSeq)
    val recommendations = bestModel.get
      .predict(candidates.map((0, _)))
      .collect()
      .sortBy(-_.rating)
      .take(10)

 

    var i = 1
    println("Movies recommended for you:")
    recommendations.foreach { r =>
      println("%2d".format(i) + ": " + movies(r.product))
      i += 1
    }

 

  sc.stop()
  }

 

  /** 校驗集預測數據和實際數據之間的均方根偏差 **/
  def computeRmse(model: MatrixFactorizationModel, data: RDD[Rating], n: Long): Double = {
    val predictions: RDD[Rating] = model.predict(data.map(x => (x.user, x.product)))
    val predictionsAndRatings = predictions.map(x => ((x.user, x.product), x.rating))
      .join(data.map(x => ((x.user, x.product), x.rating)))
      .values
    math.sqrt(predictionsAndRatings.map(x => (x._1 - x._2) * (x._1 - x._2)).reduce(_ + _) / n)
  }

 

  /** 裝載用戶評分文件 **/
  def loadRatings(path: String): Seq[Rating] = {
    val lines = Source.fromFile(path).getLines()
    val ratings = lines.map { line =>
      val fields = line.split("::")
      Rating(fields(0).toInt, fields(1).toInt, fields(2).toDouble)
    }.filter(_.rating > 0.0)
    if (ratings.isEmpty) {
      sys.error("No ratings provided.")
    } else {
      ratings.toSeq
    }
  }
}

　　　　　　

 

 

 

 

 

 

 

 

 

IDEA執行狀況

　　第一步   使用以下命令啓動Spark集羣

$cd /app/hadoop/spark-1.1.0
$sbin/start-all.sh

 

　　第二步   進行用戶評分，生成用戶樣本數據

　　因爲該程序中最終推薦給用戶十部電影，這須要用戶提供對樣本電影數據的評分，而後根據生成的最佳模型獲取當前用戶推薦電影。用戶可使用/home/hadoop/upload/class8/movielens/bin/rateMovies程序進行評分，最終生成personalRatings.txt文件：

 

 

 

 

 

 

第三步   在IDEA中設置運行環境

在IDEA運行配置中設置MovieLensALS運行配置，須要設置輸入數據所在文件夾和用戶的評分文件路徑：

• 輸入數據所在目錄：輸入數據文件目錄，在該目錄中包含了評分信息、用戶信息和電影信息，這裏設置爲/home/hadoop/upload/class8/movielens/data/
•  用戶的評分文件路徑：前一步驟中用戶對十部電影評分結果文件路徑，在這裏設置爲/home/hadoop/upload/class8/movielens/personalRatings.txt

 

第四步   執行並觀察輸出

• 輸出Got 1000209 ratings from 6040 users on 3706 movies，表示本算法中計算數據包括大概100萬評分數據、6000多用戶和3706部電影；
• 輸出Training: 602252, validation: 198919, test: 199049，表示對評分數據進行拆分爲訓練數據、校驗數據和測試數據，大體佔比爲6:2:2；
• 在計算過程當中選擇8種不一樣模型對數據進行訓練，而後從中選擇最佳模型，其中最佳模型比基準模型提供22.30%

 

RMSE (validation) = 0.8680885498009973 for the model trained with rank = 8, lambda = 0.1, and numIter = 10.

RMSE (validation) = 0.868882967482595 for the model trained with rank = 8, lambda = 0.1, and numIter = 20.

RMSE (validation) = 3.7558695311242833 for the model trained with rank = 8, lambda = 10.0, and numIter = 10.

RMSE (validation) = 3.7558695311242833 for the model trained with rank = 8, lambda = 10.0, and numIter = 20.

RMSE (validation) = 0.8663942501841964 for the model trained with rank = 12, lambda = 0.1, and numIter = 10.

RMSE (validation) = 0.8674684744165418 for the model trained with rank = 12, lambda = 0.1, and numIter = 20.

RMSE (validation) = 3.7558695311242833 for the model trained with rank = 12, lambda = 10.0, and numIter = 10.

RMSE (validation) = 3.7558695311242833 for the model trained with rank = 12, lambda = 10.0, and numIter = 20.

The best model was trained with rank = 12 and lambda = 0.1, and numIter = 10, and its RMSE on the test set is 0.8652326018300565.

The best model improves the baseline by 22.30%.

 

• 利用前面獲取的最佳模型，結合用戶提供的樣本數據，最終推薦給用戶以下影片：

Movies recommended for you:

 1: Bewegte Mann, Der (1994)

 2: Chushingura (1962)

 3: Love Serenade (1996)

 4: For All Mankind (1989)

 5: Vie est belle, La (Life is Rosey) (1987)

 6: Bandits (1997)

 7: King of Masks, The (Bian Lian) (1996)

 8: I'm the One That I Want (2000)

 9: Big Trees, The (1952)

10: First Love, Last Rites (1997)