引言
推荐系统式信息过载所采用的措施，面对海量的数据信息，从中快速推荐出符合用户特点的物品。
推荐系统是自动化的通过分析用户对历史行为数据，完成用户的个性化建模，从而主动给用户推荐能够满足他们兴趣和需求的软件系统。
数据仓库(Data Warehouse) -> 用户画像(User Profile) -> 推荐系统(Recommend System)
用户购物偏好模型：依据用户浏览行为日志数据，给用户推荐可能感兴趣的商品。
- 数据集：tbl_logs 表数据
- 推荐商品：Top5商品
- 解决方案：协同过滤推荐算法ALS
推荐系统概述
推荐系统是信息过载所采用的措施，面对海量的数据信息，从中快速的推荐出符合用户特点的物品。
推荐系统是自动化的通过分析用户的历史行为数据，完成用户的个性化建模，从而主动给用户推荐能够满足他们兴趣和需求的信息的软件系统。
推荐引擎需要依赖用户的行为日志，因此一般都作为一个后台应用程序存在于网站中。通过截取网站提供了大量用户行为日志，给用户提供不同的个性化页面或者信息，提高整个网站的点击率和转化率。
推荐系统一般都由三个部分组成，前端的交互界面、日志系统以及推荐算法系统。
个性化推荐的成功需要两个条件：
- 存在信息过载，用户不能很容易从所有物品中找到喜欢的物品
- 用户大部分时候没有明确的需求
一个完整的推荐系统一般存在3个参与方：用户、内容提供者和提供推荐系统的网站。
比如一个图书推荐系统：
- 推荐系统需要满足用户的需求，能给用户推荐那些令他们感兴趣的图书。
- 推荐系统要让各出版社的书都能够推荐给对其感兴趣的用户，恶如是只推荐几个大型出版社的书。
- 推荐系统应该能够收集到高质量的用户反馈，不断完善推荐的质量，增加用户和网站的交互，提高网站的收入。
好的推荐系统是一个能够让三分共赢的系统。
好的推荐系统不仅仅能够准确预测用户的行为，而且能够扩展用户的视野，帮助用户去“发现”更多自己可能感兴趣的事务。
·让用户更快更好的获取到自己需要的内容
·让内容更快更好的推送到喜欢他的用户手中
·让网站（平台）更有效的保留用户资源
推荐系统的基本思想
利用用户和物品的特征信息，给用户推荐那些具有用户喜欢的特征的物品。
利用用户喜欢过的物品，给用户推荐与他喜欢过的物品相似的物品。
利用和用户相似的其他用户，给用户推荐那些和他们兴趣爱好相似的其他用户喜欢的物品。
即：
知你所想，精准推送
利用用户和物品的特征信息，给用户推荐那些具有用户喜欢的特征和物品。
物以类聚
利用用户喜欢过的物品，给用户推荐与他喜欢过的物品相似的物品。
人以群分
利用和用户相似的其他用户，给用户推荐那些和他们兴趣爱好相似的其他用户喜欢的物品。
推荐系统数据分析
推荐系统主要根据用户数据、物品数据以及用户对物品行为数据（评分数据、点击数据、购物数据等）
不同数据说明如下：
其一：要推荐物品或者内容的元数据
例如关键字、分类标签、基因描述等
其二：系统用户的基本信息
例如性别、年龄、兴趣标签等
其三：用户的行为数据，可以转换为对物品或信息的偏好
根据应用本身的不同，可以包括用户对物品的评分，用户查看物品的基类，用户购买的记录等
用户的偏好信息可以分为两类：
显示的用户反馈：这类是用户在网站上自然浏览或者使用网站意外，显示的提供反馈信息，例如用户对物品的评分，或者对物品的评论。
隐式的用户反馈：这类型用户在使用网站时产生的数据，隐式的反映了用户对物品的喜好，例如用户购买了某物品，用户查看了某物品的信息等等。
推荐系统分类
针对推荐系统来说，最重要的就是数据：用户数据、物品数据以及用户对物品行为数据（评分数据、点击数据、购物数据等），按照不同类型业务或实现，划分推荐系统为如下几个类型
协同过滤
如果推荐系统仅仅利用用户的行为数据，根据用户对历史兴趣来给用户做推荐
——如果用户能够找到和自己历史兴趣相似的一群用户，看看他们最近在看什么电影，那么结果可能比宽泛的热门排行榜更能符合自己的兴趣
·数据：用户对物品的评价，评价时最为关键
·使用此算法时，如何获取用户对物品的评价（显示评价与隐式评价）
基于内容推荐
如果推荐系统利用了物品的内容数据，计算用户的兴趣和物品描述之间的相似度，来给用户做推荐
——通过分析用户曾经看过的电影找到用户喜欢的演员或导演，然后给用户推荐这些演员或导演的其他电影
·某个用户浏览、点击、购买某个物品，再次浏览的时候，将会把相似的物品进行推荐
·物品相似度比较高
·啤酒与尿布的故事，购买某个物品时，通常也会购买什么别的商品
·依据用户购物数据（订单数据）
社会化推荐
如果推荐系统利用了用户之间的社会网络信息，利用用户在社会网络中的好友的兴趣来给用户做推荐。
——让好友给自己推荐物品
ALS算法
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，直到满足终止条件（最大迭代次数 or 收敛条件），此时就可以得到两个因子矩阵，即模型Model。ALS算法构建模型最本质就是两个因子矩阵。
Spark MLlib的推荐模型库只包含基于矩阵分解模型：
- 数学上，算法把User和Item数据当作一个大矩阵A，矩阵第i行和第j列上的元素有值，代表User-i对应Item-j的值
- 矩阵a是系数的：A中大多数元素都是0，因为相对于所有可能的用户-物品组合，只有很少一部分组合会出现在数据中
- 算法将A分解为两个小矩阵X和Y的乘积
矩阵X和矩阵Y非常小，因为A有很多行与列，但X和Y的行有很多而列很少（列数用k来标识）。这k个列就是潜在元素，用来解释数据中的交互关系。
K：矩阵因子，秩
矩阵分解
大致分为以下几个步骤：
Step1：初始化因子矩阵（随机）
Step2：依据大评价矩阵和初始化因子矩阵，计算出另外一个因子矩阵
Step3：再依据大评价矩阵和刚刚计算出来的因子矩阵，计算出另外一个因子矩阵。
Step4：重复2和3，直到满足收敛条件或达到次数为止
……
这里在之前进行知识点补充的时候已经详细的讲过了，想了解原理的xdm可以去看看之前我写的这篇文章->对ALS算法自己的理解，谢谢大家的支持！
样例代码实现（基于RDD实现）
import org.apache.spark.mllib.evaluation.RegressionMetrics
import org.apache.spark.mllib.recommendation._
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
/**
* 使用MovieLens 电影评分数据集，调用Spark MLlib 中协同过滤推荐算法ALS建立推荐模型：
* -a. 预测 用户User 对 某个电影Product 评价
* -b. 为某个用户推荐10个电影Products
* -c. 为某个电影推荐10个用户Users
*/
object SparkAlsRmdMovie {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// TODO: 1. 构建SparkContext实例对象
val sc: SparkContext = {
// a. 创建SparkConf对象，设置应用相关配置
val sparkConf = new SparkConf()
.setMaster("local[2]")
.setAppName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
// b. 创建SparkContext
val context = SparkContext.getOrCreate(sparkConf)
// 设置检查点目录
context.setCheckpointDir(s"datas/ckpt/als-ml-${System.nanoTime()}")
// c. 返回
context
}
// TODO: 2. 读取 电影评分数据
val rawRatingsRDD: RDD[String] = sc.textFile("datas/als/ml-100k/u.data")
println(s"Count = ${rawRatingsRDD.count()}")
println(s"First: ${rawRatingsRDD.first()}")
// TODO: 3. 数据转换，构建RDD[Rating]
val ratingsRDD: RDD[Rating] = rawRatingsRDD
// 过滤不合格的数据
.filter(line => null != line && line.split("\\t").length == 4)
.map{line =>
// 字符串分割
val Array(userId, movieId, rating, _) = line.split("\\t")
// 返回Rating实例对象
Rating(userId.toInt, movieId.toInt, rating.toDouble)
}
// 划分数据集为训练数据集和测试数据集
val Array(trainRatings, testRatings) = ratingsRDD.randomSplit(Array(0.9, 0.1))
// TODO： 4. 调用ALS算法中显示训练函数训练模型
// 迭代次数为20，特征数为10
val alsModel: MatrixFactorizationModel = ALS.train(
ratings = trainRatings, // 训练数据集
rank = 10, // 特征数rank
iterations = 20 // 迭代次数
)
// TODO: 5. 获取模型中两个因子矩阵
/**
* 获取模型MatrixFactorizationModel就是里面包含两个矩阵：
* -a. 用户因子矩阵
* alsModel.userFeatures
* -b. 产品因子矩阵
* alsModel.productFeatures
*/
// userId -> Features
val userFeatures: RDD[(Int, Array[Double])] = alsModel.userFeatures
userFeatures.take(10).foreach{tuple =>
println(tuple._1 + " -> " + tuple._2.mkString(","))
}
println("=======================================================")
// productId -> Features
val productFeatures: RDD[(Int, Array[Double])] = alsModel.productFeatures
productFeatures.take(10).foreach{
tuple => println(tuple._1 + " -> " + tuple._2.mkString(","))
}
// TODO: 6. 模型评估，使用RMSE评估模型，值越小，误差越小，模型越好
// 6.1 转换测试数据集格式RDD[((userId, ProductId), rating)]
val actualRatingsRDD: RDD[((Int, Int), Double)] = testRatings.map{tuple =>
((tuple.user, tuple.product), tuple.rating)
}
// 6.2 使用模型对测试数据集预测电影评分
val predictRatingsRDD: RDD[((Int, Int), Double)] = alsModel
// 依据UserId和ProductId预测评分
.predict(actualRatingsRDD.map(_._1))
// 转换数据格式RDD[((userId, ProductId), rating)]
.map(tuple => ((tuple.user, tuple.product), tuple.rating))
// 6.3 合并预测值与真实值
val predictAndActualRatingsRDD: RDD[((Int, Int), (Double, Double))] = predictRatingsRDD.join(actualRatingsRDD)
// 6.4 模型评估，计算RMSE值
val metrics = new RegressionMetrics(predictAndActualRatingsRDD.map(_._2))
println(s"RMSE = ${metrics.rootMeanSquaredError}")
// TODO 7. 推荐与预测评分
// 7.1 预测某个用户对某个产品的评分 def predict(user: Int, product: Int): Double
val predictRating: Double = alsModel.predict(196, 242)
println(s"预测用户196对电影242的评分：$predictRating")
println("----------------------------------------")
// 7.2 为某个用户推荐十部电影 def recommendProducts(user: Int, num: Int): Array[Rating]
val rmdMovies: Array[Rating] = alsModel.recommendProducts(196, 10)
rmdMovies.foreach(println)
println("----------------------------------------")
// 7.3 为某个电影推荐10个用户 def recommendUsers(product: Int, num: Int): Array[Rating]
val rmdUsers = alsModel.recommendUsers(242, 10)
rmdUsers.foreach(println)
// TODO: 8. 将训练得到的模型进行保存，以便后期加载使用进行推荐
val modelPath = s"datas/als/ml-als-model-" + System.nanoTime()
alsModel.save(sc, modelPath)
// TODO: 9. 从文件系统中记载保存的模型，用于推荐预测
val loadAlsModel: MatrixFactorizationModel = MatrixFactorizationModel
.load(sc, modelPath)
// 使用加载预测
val loaPredictRating: Double = loadAlsModel.predict(196, 242)
println(s"加载模型 -> 预测用户196对电影242的评分：$loaPredictRating")
// 为了WEB UI监控，线程休眠
Thread.sleep(10000000)
// 关闭资源
sc.stop()
}
}样例代码实现（基于DF实现）
import org.apache.spark.ml.evaluation.RegressionEvaluator
import org.apache.spark.ml.recommendation.{ALS, ALSModel}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.types.{DoubleType, IntegerType, LongType, StructField, StructType}
/**
* 基于DataFrame实现ALS算法库使用，构建训练电影推荐模型
*/
object SparkRmdAls {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder()
.appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
.master("local[4]")
.config("spark.sql.shuffle.partitions", "4")
.getOrCreate()
import org.apache.spark.sql.functions._
import spark.implicits._
// 自定义Schame信息
val mlSchema = StructType(
Array(
StructField("userId", IntegerType, nullable = true),
StructField("movieId", IntegerType, nullable = true),
StructField("rating", DoubleType, nullable = true),
StructField("timestamp", LongType, nullable = true)
)
)
// TODO: 读取电影评分数据，数据格式为TSV格式
val rawRatingsDF: DataFrame = spark.read
.option("sep", "\t")
.schema(mlSchema)
.csv("datas/als/ml-100k/u.data")
//rawRatingsDF.printSchema()
/**
* root
* |-- userId: integer (nullable = true)
* |-- movieId: integer (nullable = true)
* |-- rating: double (nullable = true)
* |-- timestamp: long (nullable = true)
*/
//rawRatingsDF.show(10, truncate = false)
// TODO: ALS 算法实例对象
val als = new ALS() // def this() = this(Identifiable.randomUID("als"))
// 设置迭代的最大次数
.setMaxIter(10)
// 设置特征数
.setRank(10)
// 显式评分
.setImplicitPrefs(false)
// 设置Block的数目， be partitioned into in order to parallelize computation (默认值: 10).
.setNumItemBlocks(4).setNumUserBlocks(4)
// 设置 用户ID:列名、产品ID:列名及评分:列名
.setUserCol("userId")
.setItemCol("movieId")
.setRatingCol("rating")
// TODO: 使用数据训练模型
val mlAlsModel: ALSModel = als.fit(rawRatingsDF)
// TODO: 用户-特征 因子矩阵
val userFeaturesDF: DataFrame = mlAlsModel.userFactors
userFeaturesDF.show(5, truncate = false)
// TODO: 产品-特征 因子矩阵
val itemFeaturesDF: DataFrame = mlAlsModel.itemFactors
itemFeaturesDF.show(5, truncate = false)
/**
* 推荐模型：
* 1、预测用户对物品评价，喜好
* 2、为用户推荐物品（推荐电影）
* 3、为物品推荐用户（推荐用户）
*/
// TODO: 预测 用户对产品（电影）评分
val predictRatingsDF: DataFrame = mlAlsModel
// 设置 用户ID:列名、产品ID:列名
.setUserCol("userId").setItemCol("movieId")
.setPredictionCol("predictRating") // 默认列名为 prediction
.transform(rawRatingsDF)
predictRatingsDF.show(5, truncate = false)
/*
TODO：实际项目中，构建出推荐模型以后，获取给用户推荐商品或者给物品推荐用户，往往存储至NoSQL数据库
1、数据量表较大
2、查询数据比较快
可以是Redis内存数据，MongoDB文档数据，HBase面向列数据，存储Elasticsearch索引中
*/
// TODO: 为用户推荐10个产品（电影）
// max number of recommendations for each user
val userRecs: DataFrame = mlAlsModel.recommendForAllUsers(10)
userRecs.show(5, truncate = false)
// 查找 某个用户推荐的10个电影，比如用户:196 将结果保存Redis内存数据库，可以快速查询检索
// TODO: 为产品（电影）推荐10个用户
// max number of recommendations for each item
val movieRecs: DataFrame = mlAlsModel.recommendForAllItems(10)
movieRecs.show(5, truncate = false)
// 查找 某个电影推荐的10个用户，比如电影:242
// TODO: 模型的评估
val evaluator = new RegressionEvaluator()
.setLabelCol("rating")
.setPredictionCol("predictRating")
.setMetricName("rmse")
val rmse = evaluator.evaluate(predictRatingsDF)
println(s"Root-mean-square error = $rmse")
// TODO: 模型的保存
mlAlsModel.save("datas/als/mlalsModel")
// TODO: 加载模型
val loadMlAlsModel: ALSModel = ALSModel.load( "datas/als/mlalsModel")
loadMlAlsModel.recommendForAllItems(10).show(5, truncate = false)
// 应用结束，关闭资源
Thread.sleep(1000000)
spark.stop()
}
}
（叠甲：大部分资料来源于黑马程序员，这里只是做一些自己的认识、思路和理解，主要是为了分享经验，如果大家有不理解的部分可以私信我，也可以移步【黑马程序员_大数据实战之用户画像企业级项目】https://www.bilibili.com/video/BV1Mp4y1x7y7?p=201&vd_source=07930632bf702f026b5f12259522cb42，以上，大佬勿喷）
