spark基于用户的协同过滤算法与坑点,提交job
来源:互联网 发布:mmd r18动作数据 编辑:程序博客网 时间:2024/05/29 16:29
承接上文:
http://blog.csdn.net/wangqi880/article/details/52875524
对了,每台机子的防火墙要关闭哈,不然spark集群启动不起来
前一次,已经把spark的分布式集群布置好了,今天写一个简单的案例来运行。会写一些关于spark的推荐的东西,这里主要有4点,1基于用户协同过滤,2基于物品协同过滤,3基于模型的协同过滤,4基于关联规则的推荐(fp_growth),只写核心代码啊。
基于spark用户协同过滤算法的实现
1用户协同过滤算法
1.1含义
它是统计计算搜索目标用户的相似用户,并根据相似用户对物品的打分来预测目标用户对指定物品的评分,一般选择topn选择相似度较高的相似用户做推荐结果。
从这句话,我们可以看出UserBase推荐算法主要有3个工作要做:1用户相似度量,2最近邻居查找,3预测评分。
具体百度查
1.2相似性距离
这里直接使用cos距离了,cos距离是通过向量间的cos夹角来度量相似性,如果是在同一个方向增长,那么相似性是不会变得。公式如下:
1.3样本数据如下:
1,1,5.01,2,1.01,3,5.01,4,1.02,1,5.02,2,1.02,3,5.02,4,1.03,1,1.03,2,5.03,3,1.03,4,5.04,1,1.04,2,5.04,3,1.0
2Spark代码如下:
package org.wq.scala.mlimport org.apache.spark.mllib.linalg.distributed._import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}/** * Created by Administrator on 2016/10/20. */object UserBaseTest { def main(args:Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("UserBaseModel").setMaster("local").set("spark.sql.warehouse.dir","E:/ideaWorkspace/ScalaSparkMl/spark-warehouse") val sc = new SparkContext(conf) //test.data是用户_物品_评分样本,且用户为Int,物品为int型 val data = sc.textFile("data/mllib/test.data") val parseData= data.map(_.split(",") match {case Array(user,item,rate)=>MatrixEntry(user.toLong-1,item.toLong-1,rate.toDouble)}) /*parseData.collect().map(x=>{ println(x.i+"->"+x.j+"->"+x.value) })*/ //coordinateMatrix是专门保存user_item_rating这种数据样本的 println("ratings:") val ratings = new CoordinateMatrix(parseData) ratings.entries.collect().map(x=>{ println(x.i+","+x.j+","+x.value) }) //把CoordinateMatrix转换成RowMatrix计算两个用户之间的cos相似性,且行表示用户,列表示物品 //RowMatrix的方法,columnSimilarities是计算,列与列的相似度,现在是user_item_rating,需要转置(transpose)成item_user_rating,这样才是用户的相似 //toRowMatrix()之后,物品的顺序不是从小到大排序的,但是相似度是Ok的 val matrix= ratings.transpose().toRowMatrix() println("toRowMatrix之后的结果:") matrix.rows.collect().map(x=>{ x.toArray.map(x=>{print(x+",")}) println("") }) val similarities = matrix.columnSimilarities() //相似性是对的 println("相似性") similarities.entries.collect().map(x=>{ println(x.i+"->"+x.j+"->"+x.value) }) /* similarities.entries.filter(_.i==0).sortBy(_.value,false).collect().map(x=>{ println(x.i+"->"+x.j+"->"+x.value) })*/ //计算用户1对物品1的评分,预测结果为,用户1的评价分+其他相似用户对其的加权平均值,相似度为权重 // val ratingOfUser1 = ratings.toRowMatrix().rows.collect()(3).toArray ,这个就是数字不能代表user的下标 // toRowMatrix()好像有点问题 val ratingOfUser1 = ratings.entries.filter(_.i==0).map(x=>{(x.j,x.value)}).sortBy(_._1).collect().map(_._2).toList.toArray val avgRatingOfUser1 = ratingOfUser1.sum/ratingOfUser1.size //println(avgRatingOfUser1) //计算其他用户对物品1的加权平均值,matrix是物品_用户_评分 //matrix的一行,就是物品的所有用户评分,drop(1)表示删除自己的评分哈 //matrix的(n)不能表示用户的下标啊 val ratingsToItem1=matrix.rows.collect()(0).toArray.drop(1) //ratingsToItem1.map(x=>print(x)) //权重_.i==0选择第一个用户,sortBy(_.j)表示根据用户的下标作为Key,value降序(value越大,表示相似度越高),所以,越前相似度越高 val weights =similarities.entries.filter(_.i==0).sortBy(_.j).map(_.value).collect() //val weights =similarities.entries.filter(_.i==0).sortBy(_.value,false).map(_.value).collect() //(0 to 2)表示从0到2,默认步长1,这里表示,去top2相似的用户作为预测用户评分,真实情况,topn太少了哈 //sum(权重*用户评分)/sum(weights) var weightedR = (0 to 2).map(t=>weights(t) * ratingsToItem1(t)).sum/weights.sum //把平均值+top2相似用户的加权平均值 println("rating of uses1 to item1 is "+(avgRatingOfUser1)) println("rating of uses1 to item1 is "+(weightedR)) println("rating of uses1 to item1 is "+(avgRatingOfUser1+weightedR)) }}
代码有注释哈,应该都可以看得懂,主要就是计算相似读,计算用户1给item1的评分,这里评分的计算为:用户均值+topn用户的加权平均值,权重为相似性。
3坑点
1测试了300w多w记录,用户估计20w,物品大500,windows单机环境16g内存,配置2g的xxm,跑了1个小时都没有出来,速度太慢了,当然也跟机子配置有关,直接停了。
2中间的转成行矩阵的方法恶心,toRowMatrix(),就是这个方法。因为,使用这个方法之后,矩阵的用户的标号顺序都变了,不知道怎么判断,标号和用户号都不一样了。举个例子大家就知道了,都可以试试:
//下面程序的结果,这个结果是ok的。//用户_物品_打分val ratings = new CoordinateMatrix(parseData)ratings.entries.collect().map(x=>{ println("ratings=>"+x.i+"->"+x.j+"->"+x.value) })
运行的结果,和原始的样本一样的:
0,0,5.00,1,1.00,2,5.00,3,1.01,0,5.01,1,1.01,2,5.01,3,1.02,0,1.02,1,5.02,2,1.02,3,5.03,0,1.03,1,5.03,2,1.0
但是做了下面的转换成行矩阵的做法之后:
下面是做了transpose().toRowRamtrix的结果ratings.toRowMatrix().rows.collect().map(x=>{ println() x.toArray.map(t=>{ println(t+",") })})5.0,5.0,1.0,1.0,1.0,1.0,5.0,5.0,1.0,1.0,5.0,0.0,5.0,5.0,1.0,1.0,
matrix的遍历方式为map,还不能输入用户id查找,恶心,用户2的打分用户3的打分反了,人工对比上下两个数据就知道了。
但是只能使用遍历方式,遍历matrix,我怎么知道这条记录是哪个用户的。
不过我人工计算了和程序计算的相似度是差不多的,相似度应该是OK的,这里也跪求大神指点疑问?
//程序计算相似度2->3->0.72057669212289210->1->1.00000000000000021->2->0.38461538461538470->3->0.40032038451271791->3->0.40032038451271790->2->0.3846153846153847
4把jar提交到spark集群运行
4.1打包方式
我使用的是idea,使用ctrl+alt+shift+s,
4.2运行jar与注意事项
使用rz上传到centos中,shh工具或者其他工具都是可以,自己喜欢就好,
注意要保证数据文件在每个节点上都有哈
我的目录结构为(三台机器都要一样哈):
运行jar目录:/home/jar/
运行jar的数据目录为:/home/jar/data
jar与数据都好了之后,保证spark集群运行哈,然后输入命令运行我们的jar.
spark-submit --class org.wq.scala.ml.UserBase --master spark://master:7077 --executor-memory 1g --num-executors 1 /home/jar/UserBaseSpark.jar /home/jar/data/test.data
运行成功如图:
4.3注意事项
1保证你的数据文件在节点中都有,不然汇报错误:
2保证你提交的job,设置的运行内存没有超过你自己在spark-env.sh中的内存,不然要报如下警告,资源不足,程序挂起,不能运行下去:
关于toRowMatrix()方法的疑问,求解大神解析。
有时间也会看源码研究下,
下一篇文章会写基于物品的协同过滤。
如果想做真实基于Spark的推荐,个人建议使用基于模型的与预计关联规则的推荐
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