对MovieLens 数据集进行评分预测-ALS 与 Surprise 工具的使用-详细解释

本文介绍了如何利用Surprise库进行推荐系统的评分预测,详细阐述了Surprise库的用途、常用算法,如BaselineOnly和KNNBasic。BaselineOnly算法基于统计的基准预测评分,而KNNBasic算法则采用基于邻域的协同过滤理论。通过代码解析和运行结果展示,读者可以深入理解这两个模型的工作原理和实现过程。

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理论基础

surprise 用途

这个库用来做MF(矩阵分解)

surprise 中的常用算法

  • Baseline 算法
  • 基于邻域的协同过滤
  • 矩阵分解:SVD, SVD++,PMF,NMF
  • slopeOne 协同过滤算法

关于surprise 使用方法的说明

surprise 推荐系统工具算法描述

在这里插入图片描述

model_selection 包

项目解析

BaslineOnly

算法理论部分

基准算法包含两个主要的算法NormalPredictor和BaselineOnly。
BaselineOnly 是基于统计的基准预测线打分,思想是设立基线,并引入user的偏差以及item的偏差。
在这里插入图片描述
μ为所有用户对电影评分的均值
bui:待求的基线模型中用户u给物品i打分的预估值
bu:user偏差(如果用户比较苛刻,打分都相对偏低, 则bu<0;反之,bu>0);
bi为item偏差,反映商品受欢迎程度

Baselines can be estimated in two different ways:
-Using Stochastic Gradient Descent (SGD).
-Using Alternating Least Squares (ALS).

代码讲解

#from surprise import SVD
from surprise import Dataset
from surprise import Reader
from surprise import BaselineOnly, KNNBasic, NormalPredictor
from surprise import accuracy
from surprise.model_selection import KFold
#import pandas as pd

# 数据读取,先定义一个读取器,以','分隔,第一行跳过
reader = Reader(line_format='user item rating timestamp', sep=',', skip_lines=1
<think>好的,我现在需要帮助用户构建一个基于PySpark和Flask的实时电影推荐系统使用MovieLens数据集。首先,我应该回顾用户提供的引用内容,确保引用相关的信息。用户提到了引用[1]和[2],其中涉及Python、NumPy、Pandas、Scikit-learn和Surprise库,但现在用户想用PySpark和Flask,所以可能需要调整之前的工具,转而使用PySpark的MLlib来处理推荐系统部分。 首先,我需要确定整个系统的架构。实时推荐通常需要处理流数据,但MovieLens是离线数据集,可能需要模拟实时场景。用户可能希望系统能够根据用户的最新交互实时更新推荐,因此可能需要结合批处理和实时处理。 接下来,步骤分解: 1. **环境搭建**:用户需要安装PySpark和Flask。PySpark用于大数据处理和机器学习,Flask用于构建Web应用。确保用户的环境配置正确,包括Java环境,因为PySpark依赖Java。 2. **数据处理**:MovieLens数据集通常包含用户评分、电影信息和标签等。使用PySpark读取这些数据,进行清洗和转换。可能需要将数据转换为适合协同过滤的格式,比如用户-物品-评分的矩阵。 3. **模型训练**:使用PySpark的MLlib中的交替最小二乘法(ALS算法来训练协同过滤模型。ALS适合处理大规模数据,并且可以分布式计算,这对MovieLens这样的大数据集来说效率更高。需要调整参数,如秩、迭代次数和正则化参数,以防止过拟合。 4. **实时推荐部分**:虽然MovieLens是离线数据,但可以通过Flask接收用户的实时请求,比如用户ID或当前正在浏览的电影,然后调用训练好的模型生成推荐。这里可能需要将模型集成到Flask应用中,以便实时响应。 5. **API开发**:使用Flask创建RESTful API,接收前端传来的用户ID或行为数据,返回推荐结果。例如,当用户访问某个端点时,触发推荐逻辑。 6. **部署优化**:考虑如何部署Flask应用,可能需要使用gunicorn或Docker容器化。同时,模型可能需要定期重新训练以保持更新,可以使用Spark的流水线来自动化这个过程。 需要注意的问题: - **冷启动问题**:新用户或新电影没有评分数据,如何推荐?可能需要结合基于内容的推荐或热门推荐作为后备。 - **性能问题**:PySpark处理大数据集需要足够的集群资源,本地运行可能需要调整配置,比如增加executor内存。 - **实时性**:真正的实时推荐可能需要结合流处理框架如Spark Streaming,但根据用户需求,可能只需实时查询预先计算好的推荐结果即可。 验证步骤是否正确:查阅PySpark ALS文档,确认参数设置和数据格式是否正确。检查Flask如何PySpark集成,确保在Web请求中能够访问Spark上下文。 最后,生成相关问题,帮助用户深入理解可能遇到的挑战和进一步优化方向,比如处理大规模数据、模型评估方法、系统扩展性等。</think>以下是如何用PySpark和Flask构建电影实时推荐系统的分步指南: ### 一、环境搭建 1. 安装依赖库: ```bash pip install pyspark flask flask-cors ``` 2. 配置PySpark运行时环境(需预装Java 8+) 3. 下载MovieLens数据集(如ml-25m版本) ### 二、数据处理流程 ```python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appName("MovieRec") \ .config("spark.driver.memory", "4g") \ .getOrCreate() # 加载数据集 ratings = spark.read.csv("ratings.csv", header=True, inferSchema=True) movies = spark.read.csv("movies.csv", header=True, inferSchema=True) ``` ### 三、模型训练(ALS算法) ```python from pyspark.ml.recommendation import ALS als = ALS( maxIter=10, rank=50, regParam=0.01, userCol="userId", itemCol="movieId", ratingCol="rating", coldStartStrategy="drop" ) model = als.fit(ratings) ``` ### 四、实时API开发(Flask集成) ```python from flask import Flask, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/recommend/<int:user_id>') def recommend(user_id): user_recs = model.recommendForUserSubset( spark.createDataFrame([(user_id,)]).toDF("userId"), 10 ) return jsonify(user_recs.toPandas().to_dict()) ``` ### 五、系统架构优化 1. 使用Redis缓存热门推荐结果[^1] 2. 定期增量训练模型: ```python model.save("als_model") new_model = ALS.load("als_model").fit(new_ratings) ``` 3. 结合流处理实现实时特征更新(需Spark Streaming) ### 六、部署方案 ```bash # 启动Spark集群 spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster app.py # 使用Gunicorn部署Flask gunicorn -w 4 -b 0.0.0.0:5000 app:app ```
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