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

ALS矩阵分解 一个 的打分矩阵 A 可以用两个小矩阵和的乘积来近似,描述一个人的喜好经常是在一个抽象的低维空间上进行的,并不需要把其喜欢的事物一一列出.再抽象一些,把人们的喜好和电影的特征都投到这个低维空间,一个人的喜好映射到了一个低维向量,一个电影的特征变成了纬度相同的向量,那么这个人和这个电影的相似度就可以表述成这两个向量之间的内积.我们把打分理解成相似度,那么“打分矩阵A(m*n)”就可以由“用户喜好特征矩阵U(m*k)”和“产品特征矩阵V(n*k)”的乘积.矩阵分解过程中所用的优化方法

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

ALS矩阵分解 http://blog.csdn.net/oucpowerman/article/details/49847979 http://www.open-open.com/lib/view/open1457672855046.html        一个的打分矩阵 A 可以用两个小矩阵和的乘积来近似,描述一个人的喜好经常是在一个抽象的低维空间上进行的,并不需要把其喜欢的事物一一列出.再抽象一些,把人们的喜好和电影的特征都投到这个低维空间,一个人的喜好映射到了一个低维向量,一个电影的特征

一. 最小二乘法建立模型 关于最小二乘法矩阵分解,我们可以参阅: 一.矩阵分解模型. 用户对物品的打分行为可以表示成一个评分矩阵A(m*n),表示m个用户对n各物品的打分情况.如下图所示: 其中,A(i,j)表示用户user i对物品item j的打分.但是,ALS 的核心就是下面这个假设:的打分矩阵 A 可以用两个小矩阵和的乘积来近似:.这样我们就把整个系统的自由度从一下降到了.我们接下来就聊聊为什么 ALS 的低秩假设是合理的.世上万千事物,人们的喜好各不相同.但.举个例子,我喜欢看略带黑色

本文内容和代码是接着上篇文章来写的,推荐先看一下哈~ 我们上一篇文章是写了电影推荐的实现,但是推荐内容是否合理呢,这就需要我们对模型进行评估 针对推荐模型,这里根据 均方差 和 K值平均准确率 来对模型进行评估,MLlib也对这几种评估方法都有提供内置的函数 在真实情况下,是要不断地对推荐模型的三个关键参数 rank.iterations.lambda 分别选取不同的值,然后对不同参数生成的模型进行评估,从而选取出最好的模型. 下面就对两种推荐模型评估的方法进行说明~ 1.均方差(MSE) 和

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(

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,要求是一个元组类型的数据,其中数值分别是如下的[Int,Int,Double],在建立数据集的时候,用户名和物品名需要采用数值代替 /** * A more compact clas

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

损失函数. 最小二乘法. 极大似然估计. 复习一下对数. 交叉熵. 信息量. 系统熵的定义. KL散度

基于Spark ALS构建商品推荐引擎   一般来讲,推荐引擎试图对用户与某类物品之间的联系建模,其想法是预测人们可能喜好的物品并通过探索物品之间的联系来辅助这个过程,让用户能更快速.更准确的获得所需要的信息,提升用户的体验.参与度以及物品对用户的吸引力. 在开始之前,先了解一下推荐模型的分类: 1.基于内容的过滤:利用物品的内容或是属性信息以及某些相似度定义,求出与该物品类似的物品 2.协同过滤:利用大量已有的用户偏好来估计用户对其未接触过的物品的喜好程度 3.矩阵分解(包括显示矩阵分解.隐式

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

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

转自:https://github.com/ceys/jdml/wiki/ALS 阿基米德项目ALS矩阵分解算法应用案例 编写人:ceys/youyis 最后更新时间:2014.5.12 一.算法描述 1.原理 问题描述 ALS的矩阵分解算法常应用于推荐系统中,将用户(user)对商品(item)的评分矩阵,分解为用户对商品隐含特征的偏好矩阵,和商品在隐含特征上的映射矩阵.与传统的矩阵分解SVD方法来分解矩阵R($R\in \mathbb{R}^{m\times n}$)不同的是,ALS(alt

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

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.

损失函数(Loss function)是用来估量你模型的预测值 f(x) 与真实值 Y 的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常用 L(Y,f(x)) 来表示.损失函数越小,模型的鲁棒性就越好. 损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数.经验风险损失函数指预测结果和实际结果的差别,结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项.通常表示为如下:(整个式子表示的意思是找到使目标函数最小时的θ值.) 常见的损失误差有6种: 铰链损失(Hinge Loss):主要用于支持向量机(SVM) 中:

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

Spark中的CrossValidation Spark中采用是k折交叉验证 (k-fold cross validation).举个例子,例如10折交叉验证(10-fold cross validation),将数据集分成10份,轮流将其中9份做训练1份做验证,10次的结果的均值作为对算法精度的估计. 10折交叉检验最常见,是因为通过利用大量数据集.使用不同学习技术进行的大量试验,表明10折是获得最好误差估计的恰当选择,而且也有一些理论根据可以证明这一点.但这并非最终结论,争议仍然存在.而且似