ALS推荐算法

简要描述：

• ALS是交替最小二乘（alternating least squares）的简称。在机器学习的范畴中，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产品的打分，来推断每个用户的喜好并向用户推荐适合的产品。不过ALS无法准确评估新加入的用户或商品。这个问题也被称为Cold Start问题。

举例如下：

• ALS推荐算法是基于矩形分解的一种方法。先看看矩阵分解的含义。

• 我们拿电影推荐作为例子。推荐所使用的数据可以抽象成一个[m,n]的矩阵R，R的每一行代表m个用户对所有电影的评分，n列代表每部电影对应的得分。R是个稀疏矩阵，一个用户只是对所有电影中的一小部分看过，有评分。通过矩阵分解方法，我可以把这个低秩的矩阵，分解成两个小矩阵的点乘。公式如下：

  
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• 矩阵R（评分为1、2、3、4、5）：

  
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• 我把矩阵分解之后，就变成了下面两个小矩阵（F是隐藏特征）：

  
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  （用户的特征）

  
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  （电影的特征）

• 分解之后的矩阵，变成了根据特征数决定维数的向量。这种求出的向量作为用户的特征，用在推荐上，被成为隐藏特征或者隐藏因子。

• 为什么进行矩阵分解呢？因为推荐使用的矩阵不仅是稀疏的而且往往是低秩的。矩阵分解相当于进行了特征提取或者数据的降维。

• 为了求出两个分解后的矩阵，我可以产生两个维度一样的随机矩阵U和V，点乘之后得到同样m行n列的矩阵R1. 这一步我已经得到两个[m,n]的矩阵，其中一个是反映用户的真实喜好的数据，矩阵R。另一份只是一个近似数据，矩阵R1。我可以找到一个公式来衡量，两个同阶的矩阵的相似程度：

  
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这是一个损失函数，我的目的就是让这个函数的值最小化，使得我构造的矩阵能够最接近原始矩阵。

ALS算法参数（基于java）：

• 关键代码：

MatrixFactorizationModel model = ALS.train(ratings, rank, iterations,lambda);

• 解释：

1. ratings：训练集，数据格式：（用户id 物品id 评分 ）

   
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2. rank：矩阵分解时对应的低维的维数，即特征向量维数或者说特征数。如果这个值太小拟合的就会不够，误差就很大；如果这个值很大，就会导致模型大泛化能力较差。这个值会影响矩阵分解的性能，越大则算法运行的时间和占用的内存可能会越多。通常需要进行调参，一般可以取10-200之间的数。
3. iterations：在矩阵分解用交替最小二乘法求解时，进行迭代的最大次数。这个值取决于评分矩阵的维度，以及评分矩阵的系数程度。一般来说，不需要太大，比如5-20次即可。
4. lambda：正则因子。lambda也是和rank一样的，如果设置很大就可以防止过拟合问题，如果设置很小，其实可以理解为直接设置为0，那么就不会有防止过拟合的功能了；怎么设置呢？可以从0.0001 ，0.0003，0.001，0.003，0.01，0.03，0.1，0.3，1，3，10这样每次大概3倍的设置，先大概看下哪个值效果比较好，然后在那个比较好的值（比如说0.01）前后再设置一个范围，比如（0.003，0.3）之间，间隔设置小点，即0.003，0.005，0.007，0.009，0.011等等等。

• 调优：
  需要引入均方根误差（RMSE）：均方根误差是用来衡量观测值同真值之间的偏差。

• 用途：预测评分和推荐物品或者用户等。

1. 预测用户对物品的评分

predict(int user, int product)

2. 预测用户集对物品集的评分

predict(JavaPairRDD<Integer, Integer> usersProducts)

3. 推荐用户k个物品

recommendProducts(final int user, int num)

4. 对物品推荐k个用户

recommendUsers(final int product, int num)

5. 对所有用户推荐物品，物品数量取前k个

recommendProductsForUsers(int num)

6. 对所有物品推荐用户，用户数量取前k个

recommendUsersForProducts(int num)