协同过滤 无依赖 自己实现 python 推荐算法

提到ALS相信大家应该都不会觉得陌生（不陌生你点进来干嘛[捂脸]），它是协同过滤的一种，并被集成到Spark的Mllib库中。本文就ALS的基本原理进行讲解，并手把手、肩并肩地带您实现这一算法。

 

1. 原理篇

 

我们用人话而不是大段的数学公式来讲讲ALS是怎么一回事。

 

1.1 你听说过推荐算法么

 

假如我是豆瓣的CEO，很多豆瓣的用户在豆瓣电影上都会对电影进行评分。那么根据这个评分数据，我们有可能知道这些用户除了自己评过分的电影之外还喜欢或讨厌哪些电影吗？这就是一个典型的推荐问题，解决这一类问题的算法被称为推荐算法。

 

1.2 什么是协同过滤

 

协同过滤的英文全称是Collaborative Filtering，简称CF。注意，这不是一款游戏！从字面上分析，协同就是寻找共同点，过滤就是筛选出优质的内容。

 

1.3 协同过滤的分类

 

一般来说，协同过滤推荐分为三种类型：

 

1. 基于用户(user-based)的协同过滤，通过计算用户和用户的相似度找到跟用户A相似的用户B, C, D...再把这些用户喜欢的内容推荐给A；

2. 基于物品(item-based)的协同过滤，通过计算物品和物品的相似度找到跟物品1相似的物品2, 3, 4...再把这些物品推荐给看过物品1的用户们；

3. 基于模型(model based)的协同过滤。主