spark学习7-mllib als推荐引擎学习

继续上一篇学习spark本次将介绍下如何利用mllib进行商品或者用户的推荐，具体用到的算法是ALS（交替二乘法）推荐算法介绍推荐算法可以分为：UserCF(基于用户的协同过滤)、ItemCF(基于商品的协同过滤)、ModelCF(基于模型的协同过滤)，具体介绍见：http://blog.csdn.net/ygrx/article/details/15501679spark中的协同

Cumu_

9904人浏览 · 2015-10-15 16:26:36

Cumu_ · 2015-10-15 16:26:36 发布

继续上一篇学习spark

本次将介绍下如何利用mllib进行商品或者用户的推荐，具体用到的算法是ALS（交替二乘法）

Spark ALS推荐实例

我们接下去通过代码来描述下利用spark的mllib如何进行商户或者用户的推荐，假设我们的数据如下：

3563904759267333 473136262280108 1
3563904759484437 836075662280961 1
3563904759746579 102136262280378 1

字段1是用户id，第二个字段是商户id，第三个就是打分

    val conf = new SparkConf()
      .setAppName("Mid Recommend")
      .set("spark.executor.extraClassPath", "/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hbase/lib/*")
    val sc = new SparkContext(conf)

这段代码描述了构建SparkContext，同时加入了hbase需要用的jar包，因为我们的数据需要存入hbase

    val trans = sc.textFile("/xxx/recommend/card_consume_info_sh/card_consume_info_sh")

    var count = 0
    val cardMapping = trans.map { line =>
      val field = line.split("\t")
      field(0)
    }.distinct(1).map { line =>
      count += 1
      (count.toString, line)
    }

    count = 0
    val midMapping = trans.map { line =>
      val field = line.split("\t")
      field(1)
    }.distinct(1).map { line =>
      count += 1
      (line, count.toString)
    }

    saveToHbase(midMapping.map(convert), "mid_mapping")
    saveToHbase(cardMapping.map(convert), "card_mapping")

    cardMapping.map { line =>
      line._1 + "\t" + line._2
    }.saveAsTextFile("/<span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">xxx</span><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;">/recommend/mapping/card_mapping")</span>
    midMapping.map { line =>
      line._1 + "\t" + line._2
    }.saveAsTextFile("/xxx/recommend/mapping/mid_mapping")

    val trans = sc.textFile("/xxx/recommend/card_consume_info_sh/card_consume_info_sh")
    val cardMapping = sc.textFile("/xxx/recommend/mapping/card_mapping").map { line =>
      val field = line.split("\t")
      (field(1), field(0))
    }
    val midMapping = sc.textFile("/xxx/recommend/mapping/mid_mapping").map { line =>
      val field = line.split("\t")
      (field(0), field(1))
    }

    // 进行join
    val rs = trans.map { line =>
      val field = line.split("\t")
      (field(0), field(1) + "_" + field(2))
    }.join(cardMapping).map { line =>
      val field = line._2._1.split("_")
      (field(0), line._1 + "_" + line._2._2 + "_" + field(1))
    }.join(midMapping).map { line =>
      val field = line._2._1.split("_")
      field(1) + "\t" + line._2._2 + "\t" + field(2)
    }

    rs.saveAsTextFile("/xxx/recommend/card_consume_info_sh/card_consume_info_sh_mapping")

由于mllib的Rating类的user和product只能是int，而我们的user和product是String类型，所以需要做一个转换，上述代码将原始数据进行了int和String的mapping，最后我们的数据格式为：2418938 4676 1，第一个表示用户id，第二个表示商品id，第三个字段表示打分

    val trans = sc.textFile("/xxx/recommend/card_consume_info_sh/card_consume_info_sh_mapping")

    val ratings = trans.map { line =>
      val Array(cardMapping, midMapping, rating) = line.split("\t")
      Rating(cardMapping.toInt, midMapping.toInt, rating.toDouble)
    }.persist

    // 使用ALS训练数据建立推荐模型
    val rank = 8
    val numIterations = 10
    val model = ALS.train(ratings, rank, numIterations, 0.01)

    // 从rating中获取user以及product数据集
    val usersProducts = ratings.map {
      case Rating(user, product, rate) => (user, product)
    }

    // 使用推荐模型预对用户和商品进行评分，得到预测评分的数据集
    val predictions = model.predict(usersProducts).map {
      case Rating(user, product, rate) => ((user, product), rate)
    }

    // 真实数据和预测数据进行合并
    val ratesAndPredicts = ratings.map {
      case Rating(user, product, rate) => ((user, product), rate)
    }.join(predictions)

    val MSE = ratesAndPredicts.map { case ((user, product), (r1, r2)) =>
      val err = (r1 - r2)
      err * err
    }.mean()

这段代码我们通过ALS进行模型的训练，主要有3个参数，具体见 http://blog.javachen.com/2015/06/01/how-to-implement-collaborative-filtering-using-spark-als.html

这段代码我们只试了3个参数中的一个情况，然后计算MSE值，这个值越小，说明该model越接近正确值，具体模型的评估同样可以见上个博客 http://blog.javachen.com/2015/06/01/how-to-implement-collaborative-filtering-using-spark-als.html

其实我们这里可以用3个参数多维度的数据进行循环训练模型，计算出MSE值最小的那个model就可以了～

    // 为每个商户进行推荐
    val products = ratings.map(_.product).distinct(10).collect()

    val rawData = new mutable.HashMap[String, String]()
    products.foreach(
      product => {
        // 依次为商品推荐用户
        val rs = model.recommendUsers(product, 10)
        var value = ""
        var key = 0
        // 拼接推荐结果
        rs.foreach(r => {
          key = r.product
          value = value + r.user + ":" + r.rating + ","
        })
        rawData.put(key.toString, value.substring(0, value.length - 1))
      }
    )
    // 存进hbase
    val rs = sc.parallelize(rawData.toSeq).map(convert)
    saveToHbase(rs, "mid_recommend")

这段代码是为每个商户进行离线推荐，不建议数据量很大，要不然撑爆内存，高版本提供了离线全部推荐的api，只是我的版本是CDH5.4.4，Spark还是1.3.0的版本，所以不支持这个api

  def saveModel(sc: SparkContext, model: MatrixFactorizationModel): Unit = {
    model.save(sc, "/xxx/recommend/model")
  }

  def loadModel(sc: SparkContext): MatrixFactorizationModel = {
    return MatrixFactorizationModel.load(sc, "/xxx/recommend/model")
  }

如果我们需要实时推荐，那么就需要将训练好的模型保存下来，然后需要用的时候再load下，然后用recommendUsers进行推荐。