13、电影推荐引擎与强化学习在期权交易中的应用

电影推荐引擎与强化学习在期权交易中的应用

1. 基于模型的电影推荐引擎

在电影推荐系统的开发中，我们可以使用基于模型的方法来提高推荐的准确性和效率。

1.1 模型性能提升与选择

之前的模型性能仍有提升空间，但目前基于 MLlib 的 ALS 算法没有现成的模型调优工具。有兴趣的读者可以参考这个链接获取更多关于调优基于 ML 的 ALS 模型的信息：https://spark.apache.org/docs/preview/ml - collaborative - filtering.html 。

第一个项目中开发的模型由于只是几行计算电影相似度的代码，无法持久化，且只能计算两部电影之间的相似度，在实际应用中很少使用。因此，我们将重点放在基于模型的推荐引擎上。

为了节省服务器启动时间，我们可以将当前的基础模型持久化，以便后续使用。以下代码展示了如何保存训练好的 ALS 模型：

//Saving the model for future use
val savedALSModel = model.save(spark.sparkContext, "model/MovieRecomModel")

1.2 模型恢复与预测

保存的 ALS 模型只包含训练数据和一些 parquet 格式的元数据。接下来，我们可以恢复该模型并进行预测。以下是完整的代码，用于预测用户 558 的评分：

package com.packt.ScalaM