16. BI - 推荐系统之 ALS 实现

最新推荐文章于 2024-05-16 22:44:07 发布
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分类专栏： 茶桁的AI秘籍#BI 茶桁的 AI 会员专栏 文章标签： 推荐系统 ALS 特征处理
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本文为 「茶桁的 AI 秘籍 - BI 篇 第 16 篇」

茶桁的AI秘籍_核心BI_16

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Hi,你好。我是茶桁。

前面两节课的内容中，我们从矩阵分解到 ALS 原理，依次给大家讲解了推荐系统中的一个核心概念。

矩阵分解中拆矩阵的背后其实是聚类。就说 k 等于几是人工设定的，所以跟聚类概念很像。就是要把人群划分成几类，把电影划成几类。k 等于 3 是自己去设定的，也可以把它拆成 k 等于 4、k 等于 5，都是一样的，是要完成聚类任务。

聚类不需要操心到

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15. BI - 推荐系统之 ALS 原理
茶桁专栏
02-21 746
本文为 「第 15 篇」
推荐系统:基于协同过滤的推荐系统介绍,推荐系统常见评价指标介绍,ALS算法原理与实现,SVD++算法原理与实现
AI天才研究院
08-08 1295
欢迎您!在这篇文章中，我将为您介绍一些经典的推荐系统算法及其原理。本文假设读者对推荐系统有一定了解。当然，如果你还不了解推荐系统，欢迎您阅读我的第一篇文章《推荐系统入门简介——基于内容的过滤推荐系统(Content-based Filtering)》。在互联网领域里，推荐系统（Recommendation System）是一个基于用户的社会化服务。它主要用于向用户提供种类繁多、属性复杂的商品的信息或产品建议，帮助用户在海量信息中快速找到所需的产品、服务或资源。
推荐系统之——ALS交替最小二乘法建立推荐模型
weixin_63260646的博客
05-16 1169
ALS交替最小二乘法作为一种高效的矩阵分解算法，在推荐系统中具有广泛的应用前景。通过交替优化U和V矩阵，ALS算法可以逼近原始评分矩阵，从而实现对未评分物品的预测和个性化推荐。同时，ALS算法还具有缓解冷启动问题和可扩展性等优点，使得其在大数据环境下更具优势。
ALS推荐系统实战
本地磁盘_H
07-04 941
拿到某超市的销售数据，将数据整理后得到一年三千万条交易记录，想试试用spark中的推荐系统做一下预测 先把数据导入到HDFS中，数据需要用户id，商品id，和购买次数，这里我拿购买次数当作电影推荐系统中的电影评分 HDFS中的数据用":"分割开。如下：461365:22535:1.0 461365:5059:1.0 461365:5420:4.0 461366:1987:4.0 461366:
【推荐系统入门到项目实战】（三）：矩阵分解和ALS算法
热门推荐
阿里云专家博主、数据科学领域优质创作者、统计er在读
10-31 2万+
矩阵分解（MF）是一种隐语义模型，它通过隐类别匹配用户和item来做推荐。User矩阵和Item矩阵，User矩阵每一行代表一个用户的向量，Item矩阵的每一列代表一个item的向量。将User矩阵和Item矩阵的维度降低到隐类别个数的维度。根据用户的行为，矩阵分解又可以分为显式矩阵分解和隐式矩阵在显式MF中，用户向量和物品向量的内积拟合的是用户对物品的实际评分在隐式MF中，用户向量和物品向量的内积拟合的是用户对物品的偏好(0或1)，拟合的强度由置信度控制，置信度又由行为的强度决定。
基于用户的SparkALS推荐系统和数据源
11-26
基于用户的SparkALS推荐系统，内还有测试数据100万，按照流程跑模型不是问题。下载后请看教程链接https://mp.csdn.net/postedit/84548711
【BI学习心得04-ALS算法与推荐系统】
水花的博客
11-22 1762
背景故事
基于PySpark和ALS算法实现基本的电影推荐流程
pysense的博客
01-11 5099
2、读数据多个api 基本常用读取数据的api sc.pickleFile() # <class 'pyspark.rdd.RDD'> sc.textFile() # <class 'pyspark.rdd.RDD'> spark.read.json() # <class 'pyspark.sql.dataframe.DataFrame'> spark.read...
22. BI - 详细来说说 SVD 矩阵分解的三种算法
茶桁专栏
03-13 852
在原理上我们主要讲解的是奇异值分解 SVD，它的本质是对一个大矩阵拆成三个小矩阵，实际工作中是要抽取前 k 个特征的。这里的 k 相当于是对矩阵的一个降维，通过之前我同时那个照片的抽取可以看到，10%的特征是可以包含 90%以上的信息，这就是 SVD 的一个价值。
ALS推荐算法简介
来自Daisy和她的单程车票
04-12 2340
目录ALS(交替最小二乘法)1.1 原理推导2.1.1 ALS2.1.2 ALS-L2正则化2.1.3 Stochastic Gradient ALS2.1.4 隐式反馈(Implicit Feedback )2. 优缺点 ALS(交替最小二乘法) ALS (Alternating Least Squares) 交替最小二乘法。ALS 的核心是：打分矩阵R是近似低秩的。换句话说，一个打分矩阵 R ...
ALS 推荐系统
千丈之松的专栏
12-19 2312
ALS(alternating least squares ):交替最小二乘法 在机器学习中，特指使用最小二乘法的一种协同推荐算法。如下图所示，u表示用户，v表示商品，用户给商品打分，但是并不是每一个用户都会给每一种商品打分。? 表示用户没有打分的情况，所以这个矩阵A很多元素都是空的，我们称其为“缺失值（missing value）”。协同过滤提出了一种支持不完整评分矩阵的矩阵分解方法,不用对评
推荐算法——ALS算法原理及python代码实例
qq_39777550的博客
08-14 3791
ALS算法原理即python代码实例 http://www.cnblogs.com/luchen927/archive/2012/02/01/2325360.html 上面的网页概括了ALS算法出现之前的协同过滤算法的概况。 协同过滤简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息，个人通过合作的机制给予信息相当程度的回应（如评分）并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息，回应不一定局限于特别感兴趣的，特别不感兴趣信息的纪录也相当重要。ALS算法是2008年以来，用的比较多的协
机器学习算法--ALS
weixin_45573921的博客
05-17 1348
本文转载自：endymecy|ALS 一、什么是ALS ALS是交替最小二乘（alternating least squares）的简称。在机器学习中，ALS特指使用交替最小二乘求解的一个协同推荐算法。它通过观察到的所有用户给商品的打分，来推断每个用户的喜好并向用户推荐适合的商品。举个例子，我们看下面一个8*8的用户打分矩阵。     这个矩阵的每一行代表一个用户（u1,u2,…,u8）、每一列代表一个商品（v1,v2,…,v8）、用户的打分为1-9分。这个矩阵只显
对ALS算法自己的理解
qq_41680016的博客
05-12 1460
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。
推荐系统——机器学习模型——ALS矩阵分解算法及其在推荐系统中的应用
AI天才研究院
08-18 1353
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 推荐系统是一个很火的研究方向，也是人工智能领域的一个热门话题。推荐系统通过分析用户行为、喜好以及其他相关信息，为用户提供个性化的商品推送，提升用户体验，是十分重要的一环。大型互联网公司如腾讯、网易等都有自己的推荐系统产品，比如QQ的“QQ音乐”，百度的“贴吧”、知
ALS推荐算法
webinZ的博客
03-26 3972
1、导致ALS多次训练结果不一致的原因问题描述：    利用ALS算法预测用户对物品的评分，同时将用户已经看过的物品(即用户对该物品已有过评分)进行过滤，并将评分较高的物品作为推荐物品推荐给用户。但是，在模型训练的过程中，发现即使在训练参数，数据集没有做任何改变的前提下，进行两次模型训练，并分别利用两次得到的模型对同一个用户进行推荐，发现两次的推荐结果有一定的偏差。实验数据：    随机生成100...
推荐系统算法--ItemCF--MF(ALS)--FF
凝眸伏笔的博客
02-15 5944
1.ItemCF： 协同过滤是什么？ 协同过滤 (Collaborative filtering)，指的是，通过收集群体用户的偏好信息，自动化预测（过滤）个体用户可能感兴趣的内容。协（collaborating）是群体行为，过滤（filtering）则是针对个人的行为。 ItemCF：Item Collaboration Filter，基于物品的协同过滤。 核心......
大白话学懂机器学习与推荐系统实战
05-18
本教程为官方授权出品伴随着大数据时代的到来，作为发掘数据规律的重要手段，机器学习已经受到了越来越多的关注。而作为机器学习算法在大数据上的典型应用，推荐系统已成为各行业互联网公司营销体系中不可或缺的一部分，而且已经带来了真实可见的收益。目前，推荐系统和机器学习已经成为各大公司的发力重点，众多知名公司（如亚马逊、netflix、facebook、阿里巴巴、京东、腾讯、新浪、头条等）都在着眼于将蕴含在庞大数据中的宝藏发掘出来，懂机器学习算法的大数据工程师也成为了新时代最紧缺的人才。精心打造出了机器学习与推荐系统课程，将机器学习理论与推荐系统项目实战并重，对机器学习和推荐系统基础知识做了系统的梳理和阐述，并通过电影推荐网站的具体项目进行了实战演练，为有志于增加大数据项目经验、扩展机器学习发展方向的工程师提供更好的学习平台。本课程主要分为两部分，机器学习和推荐系统基础，与电影推荐系统项目实战。第一部分主要是机器学习和推荐系统基础理论的讲解，涉及到各种重要概念和基础算法，并对一些算法用Python做了实现；第二部分以电影网站作为业务应用场景，介绍推荐系统的开发实战。其中包括了如统计推荐、基于LFM的离线推荐、基于模型的实时推荐、基于内容的推荐等多个模块的代码实现，并与各种工具进行整合互接，构成完整的项目应用。通过理论和实际的紧密结合，可以使学员对推荐系统这一大数据应用有充分的认识和理解，在项目实战中对大数据的相关工具和知识做系统的回顾，并且可以掌握基本算法，入门机器学习这一前沿领域，为未来发展提供更多的选择，打开通向算法工程师的大门。谁适合学:1. 有一定的 Java、Scala 基础，希望了解大数据应用方向的编程人员2. 有 Java、Scala 开发经验，了解大数据相关知识，希望增加项目经验的开发人员3. 有较好的数学基础，希望学习机器学习和推荐系统相关算法的求职人员
淘宝母婴购物数据分析基于分布式
最新发布
01-09
### 基于分布式计算的淘宝母婴购物数据分析 #### 使用的技术栈和工具 对于大规模的数据集，尤其是像淘宝这样的电商平台产生的海量交易记录，采用传统的单机处理方式难以满足需求。因此，引入分布式计算框架成为必然选择。Hadoop生态系统中的MapReduce模型可以有效地支持批处理作业；而Spark则以其内存级运算速度著称，在迭代算法执行方面表现尤为突出[^1]。 #### 数据预处理阶段 在正式进入分析之前，需先完成数据清洗工作。这一步骤涉及去除重复项、填补缺失值以及标准化数值范围等内容。考虑到婴儿用品类目下的商品种类繁多且属性复杂，可能还需要额外构建映射表来统一不同卖家间的产品描述差异。此过程可以通过编写Python脚本配合Pandas库实现高效操作。 #### 特征工程设计 为了更好地理解消费者行为模式并预测未来趋势，可以从多个维度提取特征变量。例如： - 用户画像：年龄区间、性别比例等人口统计学信息； - 购买习惯：下单频率及时段偏好； - 商品特性：价格带分布情况、品牌集中度等。 这些指标有助于后续建模过程中提高准确性与解释力。借助NumPy和SciKit-Learn这两个强大的机器学习库能够轻松完成上述任务。 #### 构建推荐引擎 利用协同过滤原理建立个性化推荐机制是一项重要应用方向。具体来说就是通过挖掘历史订单关联关系找出相似顾客群体进而为其推送感兴趣的商品链接。这里建议选用ALS(Alternating Least Squares)算法作为核心组件之一，并将其部署到Apache Spark平台上运行以充分利用集群资源加速训练流程。 ```python from pyspark.ml.recommendation import ALS als = ALS(maxIter=5, regParam=0.01, userCol="userId", itemCol="productId", ratingCol="rating") model = als.fit(training_data) predictions = model.transform(testing_data) ``` #### 可视化展示成果 最后但同样关键的是如何直观呈现研究结论给业务决策者看懂。Tableau Public 或 PowerBI Desktop这类商业智能软件提供了丰富的图表样式供开发者挑选使用，使得复杂的统计数据变得一目了然易于解读。当然也可以考虑集成matplotlib/seaborn包来自定义绘制静态图件嵌入报告文档内。
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