前言

很久之前，就有人问我如何做一个基于大数据技术的xx推荐系统。当时对于这个问题，着实难倒我了，因为当时只是知道一个协同过滤，其他的也没有过于深度研究。

最近，又有人私信问了我这个问题。于是，趁着这次机会，记录一下我一个小白从零做一个推荐系统的全过程。

推荐算法

从网上搜索了一些资料，发现推荐算法有很多，例如协同过滤（Collaborative Filtering）、内容过滤（Content-Based Filtering）、基于模型的推荐（Model-Based Recommendations）、混合推荐系统（Hybrid Recommendation Systems）以及基于强化学习的推荐。

最后我选择了协同过滤算法，原因就是题目要求基于大数据技术，而Spark中恰好集成了协同过滤，同时Spark能与其他的大数据技术更好地联动，所以最后就是就基于Spark的协同过滤来实现一个推荐系统。

协同过滤

我们先了解什么是协同过滤算法。协同过滤算法的原理基于用户之间的行为和偏好，通过分析用户与物品之间的交互数据（如评分、购买记录等）来进行推荐。其核心思想是“相似的用户喜欢相似的物品”。

协同过滤主要有两种类型：用户协同过滤和物品协同过滤。

用户协同过滤

基于用户的协同过滤算法(user-based collaboratIve filtering)：给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的产品，根据用户u对所有相似用户购买物品的预测分进行排序，取TopN的候选物品推荐给用户u即可。

该方法通过寻找与目标用户具有相似兴趣的其他用户，以推荐这些相似用户喜欢的物品。

计算用户之间的相似度（如使用皮尔逊相关系数、余弦相似度等）找到与目标用户最相似的K个用户根据这些相似用户的评分，推荐他们喜欢但目标用户尚未接触过的物品物品协同过滤

基于物品的协同过滤算法(item-based collaborative filtering)：用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品，在用户u购买的物品集合中，选取与每一个物品TopN相似的物品，利用加权平均预估用户u对每个候选物品的评分。

通过找到与目标物品相似的其他物品，推荐与目标物品相似的物品给用户。

计算物品之间的相似度（同样可以使用余弦相似度等方法）找到用户曾经评分的物品，并确定这些物品相似的其他物品推荐这些相似物品

综上所述，不论哪种类型，我们都需要知道用户对物品的喜爱程度，需要有个量化值（例如点赞、评分等）去评估。至于协同过滤推荐算法的两种类型涉及的相似度计算、系数等，这里都不做深入探究。了解完上面基本概念之后，如何来实现协同过滤算法？

Spark的协同过滤

在Spark的Mlib机器学习库中，就提供了协同过滤的实现。

Spark关于协同过滤的实现是这样描述的：spark.ml目前支持基于模型的协同过滤，其中用户和产品由一组可用于预测缺失条目的潜在因素来描述。spark.ml使用交替最小二乘（ALS）算法来学习这些潜在因素。

ALS（最小交替二乘法）

到了Spark这里，协同过滤又和机器学习关联上了。ALS（Alternating Least Squares）是协同过滤的一种具体实现方式，主要用于优化用户-物品评分矩阵的分解。

用户-物品矩阵的稀疏性是推荐系统中的一个常见问题，主要指的是在这个矩阵中，大多数用户和物品之间没有交互（如评分、购买等），导致矩阵中大多数元素为空或缺失，从而缺乏足够的数据来捕捉用户的偏好。

而ALS是一种广泛使用的矩阵分解技术，常用于处理大规模稀疏矩阵，通过训练模型来学习用户和物品的潜在特征，以生成个性化的推荐。总结成一句话就是：Spark使用ALS实现了更精准的推荐算法。

电影喜好推荐

那么，如何使用Spark的ALS实现推荐算法呢？Spark官网文档中给出了一个电影推荐的代码，我们借着这个样例，就可以反向学习。

代码有python、java、scala、R版本，这里以scala为例，看看Spark Mlib如何基于ALS实现协同过滤的推荐算法。

1. 数据准备

首先我们先看数据准备部分。

import org.apache.spark.ml.evaluation.RegressionEvaluator
import org.apache.spark.ml.recommendation.ALS
case class Rating(userId: Int, movieId: Int, rating: Float, timestamp: Long)
def parseRating(str: String): Rating = {
  val fields = str.split("::")
  assert(fields.size == 4)
  Rating(fields(0).toInt, fields(1).toInt, fields(2).toFloat, fields(3).toLong)
}
val ratings = spark.read.textFile("data/mllib/als/sample_movielens_ratings.txt")
  .map(parseRating)
  .toDF()

代码很简单，先加载sample_movielens_ratings.txt，这个文件就是用来做推荐的数据。

0::2::3::1424380312
0::3::1::1424380312
0::5::2::1424380312
1::94::2::1424380312
1::96::1::1424380312
1::97::1::1424380312
2::4::3::1424380312
2::6::1::1424380312

自定义parseRating函数将每行数据分割，然后映射成Rating对象，生成DataFrame进行计算。其中包含用户ID、电影编号、评分和时间戳四个字段。数据中的评分字段，是用户对电影爱好程度的量化。

2. ALS

接下来就是将处理好的电影评分数据，使用ALS中进行训练，构建一个推荐模型。

// 80%数据为训练数据，20%为测试数据
val Array(training, test) = ratings.randomSplit(Array(0.8, 0.2))
// Build the recommendation model using ALS on the training data
val als = new ALS()
  .setMaxIter(5)
  .setRegParam(0.01)
  .setUserCol("userId")
  .setItemCol("movieId")
  .setRatingCol("rating")
val model = als.fit(training)

setMaxIter设置最大迭代次数，在ALS算法中，迭代主要是指用户特征矩阵和物品特征矩阵的更新过程。其中用户特征矩阵用于描述用户的偏好，物品特征矩阵用于描述物品的特征。

在迭代过程中，交替重复以下过程，直到达到最大迭代次数或满足某个收敛条件。

固定物品矩阵，更新用户矩阵：使用当前的物品特征来计算用户特征固定用户矩阵，更新物品矩阵：使用当前的用户特征来计算物品特征

代码中设置了ALS的参数：

setRegParam(0.01)：设置正则化参数为 0.01，以防止过拟合setUserCol("userId")：指定用户 ID 列的名称，表示用户数据的唯一标识。setItemCol("movieId")：指定物品 ID 列的名称，表示物品（如电影）的唯一标识。setRatingCol("rating")：指定评分列的名称，表示用户对物品的评分

这里出现了个名词：迭代和过拟合。

迭代

setMaxIter(5)控制ALS算法在寻找最佳推荐模型时的迭代次数，迭代次数决定了算法达到收敛（即误差不再显著下降）所需的步骤数。

通常情况下，增加迭代次数可以提高模型的精度，但同时也会增加计算成本和时间。过多的迭代可能导致模型过度拟合训练数据，从而在新数据上表现不佳。

5次迭代通常被认为是一个合理的起点，能够在保证一定计算效率的同时，提供较好的模型性能。但最佳值可能因具体数据集和应用场景的不同而有所变化。建议根据以下因素进行调整：

数据规模：大数据集可能需要更多的迭代才能收敛评估指标：通过交叉验证或其他评估手段来确定达到最佳性能所需的迭代次数计算资源：考虑可用的计算资源和时间预算来决定合适的迭代次数过拟合

过拟合（Overfitting）是指在‌机器学习和‌深度学习中，模型在训练数据上表现过于优秀，过度学习了训练数据中的细节，包括数据中的噪声和异常数据，但在测试数据或新数据上表现较差的现象。

比如说数据符合y = x^2的关系，结果训练数据中的一些异常数据符合y=sinx，这些异常数据也影响了xy之间关系，所以最终得出的公式应用在测试集中就不太准确，这就是数据过拟合。

所以为了解决过拟合问题，就引入了损失函数和正则化：

总损失=损失函数(L)+λ∗正则化项(J)总损失 = 损失函数(L) + λ\ * 正则化项(J)总损失=损失函数(L)+λ∗正则化项(J)

其中损失函数（Loss Function)用来衡量模型的输出y与真实的y之间的差距，给模型的优化指明方向，J 是正则化项，用于约束模型的复杂度；λ 是正则化系数，用于调控损失函数和正则化项之间的权衡。

在Spark的ALS中，我们只有选择λ的权力，所以这里使用setRegParam来设置λ为0.01。至于为什么是0.01，可能是基于经验、数据特性、模型复杂度以及实验结果的综合决策（源于网络）。

最后调用fit开始训练模型。

3. 模型预测

如何判断我的推荐模型是否过拟合，可以分别计算模型在训练集和验证集上的RMSE。

正常情况下，如果训练集RMSE和验证集RMSE相近，说明模型具有较好的泛化能力。如果训练集RMSE显著低于验证集RMSE，这可能是过拟合的迹象。说明模型在训练集上表现很好，但在新数据（验证集）上表现较差。

model.setColdStartStrategy("drop")
val predictions = model.transform(test)
val evaluator = new RegressionEvaluator()
  .setMetricName("rmse")
  .setLabelCol("rating")
  .setPredictionCol("prediction")
val rmse = evaluator.evaluate(predictions)
println(s"Root-mean-square error = $rmse")

setColdStartStrategy设置了冷启动策略为“drop”，即在预测时，如果某个用户或物品没有任何历史数据，则该用户或物品的预测结果将被丢弃。transform使用训练好的模型对测试数据集进行预测RegressionEvaluator创建一个回归评估器对象，用于评估回归模型的预测性能。回归评估器

RegressionEvaluator使用 RMSE（均方根误差）衡量回归模型预测性能，它表示模型预测值与实际值之间的偏差大小。

setLabelCol指定标签列的名称为"rating"，这是上面数据集中电影评分的列名，setPredictionCol指定预测列的名称为"prediction"，这是模型预测值的列名。

最后使用评估器对预测结果DataFrame进行评估，计算模型预测的均方根误差（RMSE）。

最后计算出来的RMSE为1.7，表示输出值和测试数据中的真实值相差1.7。对于大多数内容推荐系统，RMSE在1到3之间可能被认为是可接受的。

4. 模型推荐

然后根据上面训练的模型开始推荐。

val userRecs = model.recommendForAllUsers(10)
// Generate top 10 user recommendations for each movie
val movieRecs = model.recommendForAllItems(10)
// Generate top 10 movie recommendations for a specified set of users
val users = ratings.select(als.getUserCol).distinct().limit(3)
val userSubsetRecs = model.recommendForUserSubset(users, 10)
// Generate top 10 user recommendations for a specified set of movies
val movies = ratings.select(als.getItemCol).distinct().limit(3)
val movieSubSetRecs = model.recommendForItemSubset(movies, 10)

recommendForAllUsers为每个用户生成前10部电影的推荐列表，model就是是上面通过ALS算法训练得到的推荐模型。然后生成两个推荐列表：