之前使用spark als训练协同过滤，然后导出itemvectors做相似度计算，后来学到了可以用word2vec实现item2vec的训练效果貌似更好，试了一下果然不错；
spark版本：2.3.1，开发语言为JAVA
几大步骤
读取查看、点击、播放等行为数据，我用的是播放数据；
数据整理成(userid, itemid, playcnt)的形式，这个数据可能是聚合N天得到的；
过滤掉playcnt为小于3的数据，我把这些过滤掉，觉得这个数据没有贡献；
按照userid聚合，得到(userid, list(itemid))的形式；
训练word2vec；
导出model.vectors()，里面包括word和对应的向量vector，其中word其实就是itemid
crossjoin计算两两相似度，取相似度TOP N；
将结果存入mysql，后续可以加载到REDIS实现实时相似推荐；
代码实现
读取播放数据：
Dataset<Row> playDatas = spark.sql(
"select user_id, item_id, play_cnt " +
"from hive_play_table group by user_id, item_id");
做数据按userid聚合：
playDatas = playDatas
// 删除掉只播放3次以下的数据
.filter("play_cnt>2")
// 按userid聚合
.groupBy("user_id")
.agg(collect_list("item_id").as("item_ids"))
// 至少操作过2个元素
.where(size(col("item_ids")).geq(2));
训练word2vec：
Word2Vec word2Vec = new Word2Vec()
.setInputCol("item_ids")
.setOutputCol("word2vec_result")
.setVectorSize(50)
.setMinCount(0)
.setMaxIter(50)
.setSeed(123);
Word2VecModel word2VecModel = word2Vec.fit(playDatas);
实现df的cross join：
Dataset<Row> vectorsA = word2VecModel
.getVectors()
.select(
col("word").as("itemIdA"),
col("vector").as("vectorA"));
Dataset<Row> vectorsB = word2VecModel
.getVectors()
.select(
col("word").as("itemIdB"),
col("vector").as("vectorB"));
// self cross join
Dataset<Row> crossDatas = vectorsA.crossJoin(vectorsB);
注册余弦相似度计算函数：
spark.udf().register(
"vectorCosinSim",
new UDF2<Vector, Vector, Double>() {
@Override
public Double call(Vector vectora, Vector vectorb) throws Exception {
return SimilarityUtils.cosineSimilarity(vectora, vectorb);
}
},
DataTypes.DoubleType
);
其中调用的余弦相似度计算函数，使用JAVA实现：
public static double cosineSimilarity(Vector featuresLeft, Vector featuresRight) {
double[] dataLeft = featuresLeft.toArray();
List<Float> lista = new ArrayList<>();
if (dataLeft.length > 0) {
for (double d : dataLeft) {
lista.add((float) d);
}
}
double[] dataRight = featuresRight.toArray();
List<Float> listb = new ArrayList<>();
if (dataRight.length > 0) {
for (double d : dataRight) {
listb.add((float) d);
}
}
return cosineSimilarity(lista, listb);
}
实现相似度计算，并过滤掉自身和自身的计算：
crossDatas = crossDatas
.withColumn(
"cosineSimilarity", callUDF(
"vectorCosinSim", col("vectorA"), col("vectorB")))
.select("itemIdA", "itemIdB", "cosineSimilarity")
.filter(col("itemIdA").notEqual(col("itemIdB")));
使用 spark的Window，提取每个group的topn：
// 按照相似度倒序排列取TOP 300
WindowSpec windowSpec = Window.partitionBy("itemIdA").orderBy(col("cosineSimilarity").desc());
crossDatas = crossDatas
.withColumn("simRank", rank().over(windowSpec))
.where(col("simRank").leq(200));
将数据聚合成每个Item的推荐列表的形式：
crossDatas = crossDatas
.groupBy("itemIdA")
.agg(
collect_list("cosineSimilarity").as("columnSims"),
collect_list("itemIdB").as("itemIds")
).select(
col("itemIdA").as("item_id").cast(DataTypes.LongType),
col("columnSims").as("column_sims").cast(DataTypes.StringType),
col("itemIds").as("item_ids").cast(DataTypes.StringType)
);
将数据覆盖写入MySQL：
crossDatas.write().mode(SaveMode.Overwrite).jdbc(
MysqlConfig.ONLINE_MYSQL_MASTER_URL,
"item2vec_sims",
MysqlConfig.getOnlineProperties()
);
在数据库中，我们根据item_id，提取到item_ids，可以用于直接的推荐；其中column_sims也记录了对应的相似度权重，如果需要加权的话也可以直接提取；
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