Spark-FM-parallelSGD 项目启动与配置教程

Spark-FM-parallelSGD 项目启动与配置教程

spark-FM-parallelSGD Implementation of Factorization Machines on Spark using parallel stochastic gradient descent (python and scala) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-FM-parallelSGD

1. 项目目录结构及介绍

spark-FM-parallelSGD 项目是一个基于 Apache Spark 实现的并行随机梯度下降（parallel SGD）的因子分解机（Factorization Machines，FM）的开源项目。项目的目录结构如下：

• fm/: 包含了实现 FM 和并行 SGD 的 Python 和 Scala 代码文件。
  • fm_parallel_sgd.py: Python 版本的并行 SGD 训练脚本。
  • fm_parallel_sgd.scala: Scala 版本的并行 SGD 训练脚本。
• img/: 存放项目相关的图像文件，例如流程图、结果图等。
• LICENSE: 项目使用的 Apache-2.0 许可证文件。
• README.md: 项目说明文件，包含了项目的介绍、使用方法和教程。
• FMonSpark_demo_a9a.ipynb: 使用 Jupyter Notebook 编写的 FM 在 Spark 上运行的演示教程。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要依赖于 Spark 环境。以下以 Python 版本为例介绍启动文件。

fm_parallel_sgd.py 是主要的启动文件，它包含了以下几个关键步骤：

• 初始化 Spark 环境。
• 加载项目代码到 Spark。
• 读取并预处理数据，包括将数据划分为训练集和测试集，转换为 Spark 的 RDD 格式。
• 调用 trainFM_parallel_sgd 函数开始训练过程，其中可以设置迭代次数、学习率、正则化参数等。
• 训练完成后，可以通过 evaluate 函数评估模型性能。
• 使用 predictFM 函数进行预测。

在终端中，可以通过以下命令启动带有该脚本的 PySpark：

pyspark --py-files spark-FM-parallelSGD/fm/fm_parallel_sgd.py

3. 项目的配置文件介绍

本项目主要使用代码中的参数进行配置，没有单独的配置文件。在 trainFM_parallel_sgd 函数中，可以配置以下参数：

• iterations: 并行 SGD 的迭代次数。
• iter_sgd: 每个 partition 中 SGD 的迭代次数。
• alpha: 学习率。
• regParam: 正则化参数。
• factorLength: 因子分解机中权重向量的长度。
• verbose: 是否在每次迭代后输出训练和验证集的评估结果。
• savingFilename: 是否在每次迭代后保存模型。
• evalTraining: 是否在训练过程中记录评估结果以便绘图。

通过调整上述参数，可以优化模型训练的过程和结果。

spark-FM-parallelSGD Implementation of Factorization Machines on Spark using parallel stochastic gradient descent (python and scala) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-FM-parallelSGD