二十行代码！我用Spark实现了电影推荐算法

前言

很久之前，就有人问我如何做一个基于大数据技术的xx推荐系统。当时对于这个问题，着实难倒我了，因为当时只是知道一个协同过滤，其他的也没有过于深度研究。

最近，又有人私信问了我这个问题。于是，趁着这次机会，记录一下我一个小白从零做一个推荐系统的全过程。

推荐算法

从网上搜索了一些资料，发现推荐算法有很多，例如协同过滤（Collaborative Filtering）、内容过滤（Content-Based Filtering）、基于模型的推荐（Model-Based Recommendations）、混合推荐系统（Hybrid Recommendation Systems）以及基于强化学习的推荐。

最后我选择了协同过滤算法，原因就是题目要求基于大数据技术，而Spark中恰好集成了协同过滤，同时Spark能与其他的大数据技术更好地联动，所以最后就是就基于Spark的协同过滤来实现一个推荐系统。

协同过滤

我们先了解什么是协同过滤算法。协同过滤算法的原理基于用户之间的行为和偏好，通过分析用户与物品之间的交互数据（如评分、购买记录等）来进行推荐。其核心思想是“相似的用户喜欢相似的物品”。

协同过滤主要有两种类型：用户协同过滤和物品协同过滤。

用户协同过滤

基于用户的协同过滤算法(user-based collaboratIve filtering)：给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的产品，根据用户u对所有相似用户购买物品的预测分进行排序，取TopN的候选物品推荐给用户u即可。

该方法通过寻找与目标用户具有相似兴趣的其他用户，以推荐这些相似用户喜欢的物品。

1. 计算用户之间的相似度（如使用皮尔逊相关系数、余弦相似度等）
2. 找到与目标用户最相似的K个用户
3. 根据这些相似用户的评分，推荐他们喜欢但目标用户尚未接触过的物品

物品协同过滤

基于物品的协同过滤算法(item-based collaborative filtering)：用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品，在用户u购买的物品集合中，选取与每一个物品TopN相似的物品，利用加权平均预估用户u对每个候选物品的评分。

通过找到与目标物品相似的其他物品，推荐与目标物品相似的物品给用户。

1. 计算物品之间的相似度（同样可以使用余弦相似度等方法）
2. 找到用户曾经评分的物品，并确定这些物品相似的其他物品
3. 推荐这些相似物品

综上所述，不论哪种类型，我们都需要知道用户对物品的喜爱程度，需要有个量化值（例如点赞、评分等）去评估。至于协同过滤推荐算法的两种类型涉及的相似度计算、系数等，这里都不做深入探究。了解完上面基本概念之后，如何来实现协同过滤算法？

Spark的协同过滤

在Spark的Mlib机器学习库中，就提供了协同过滤的实现。

Spark关于协同过滤的实现是这样描述的：spark.ml目前支持基于模型的协同过滤，其中用户和产品由一组可用于预测缺失条目的潜在因素来描述。spark.ml使用交替最小二乘（ALS）算法来学习这些潜在因素。

ALS（最小交替二乘法）

到了Spark这里，协同过滤又和机器学习关联上了。ALS（Alternating Least Squares）是协同过滤的一种具体实现方式，主要用于优化用户-物品评分矩阵的分解。

用户-物品矩阵的稀疏性是推荐系统中的一个常见问题，主要指的是在这个矩阵中，大多数用户和物品之间没有交互（如评分、购买等），导致矩阵中大多数元素为空或缺失，从而缺乏足够的数据来捕捉用户的偏好。

而ALS是一种广泛使用的矩阵分解技术，常用于处理大规模稀疏矩阵，通过训练模型来学习用户和物品的潜在特征，以生成个性化的推荐。总结成一句话就是：Spark使用ALS实现了更精准的推荐算法。

电影喜好推荐

那么，如何使用Spark的ALS实现推荐算法呢？Spark官网文档中给出了一个电影推荐的代码，我们借着这个样例，就可以反向学习。

代码有python、java、scala、R版本，这里以scala为例，看看Spark Mlib如何基于ALS实现协同过滤的推荐算法。

1. 数据准备

首先我们先看数据准备部分。

import org.apache.spark.ml.evaluation.RegressionEvaluator
import org.apache.spark.ml.recommendation.ALS

case class Rating(userId: Int, movieId: Int, rating: Float, timestamp: Long)
def parseRating(str: String): Rating = {
  val fields = str.split("::")
  assert(fields.size == 4)
  Rating(fields(0).toInt, fields(1).toInt, fields(2).toFloat, fields(3).toLong)
}

val ratings = spark.read.textFile("data/mllib/als/sample_movielens_ratings.txt")
  .map(parseRating)
  .toDF()

代码很简单，先加载sample_movielens_ratings.txt，这个文件就是用来做推荐的数据。

0::2::3::1424380312
0::3::1::1424380312
0::5::2::1424380312
1::94::2::1424380312
1::96::1::1424380312
1::97::1::1424380312
2::4::3::1424380312
2::6::1::1424380312

自定义parseRating函数将每行数据分割，然后映射成Rating对象，生成DataFrame进行计算。其中包含用户ID、电影编号、评分和时间戳四个字段。数据中的评分字段，是用户对电影爱好程度的量化。

2. ALS

接下来就是将处理好的电影评分数据，使用ALS中进行训练，构建一个推荐模型。

// 80%数据为训练数据，20%为测试数据
val Array(training, test) = ratings.randomSplit(Array(0.8, 0.2))

// Build the recommendation model using ALS on the training data
val als = new ALS()
  .setMaxIter(5)
  .setRegParam(0.01)
  .setUserCol("userId")
  .setItemCol("movieId")
  .setRatingCol("rating")
val model = als.fit(training)

setMaxIter设置最大迭代次数，在ALS算法中，迭代主要是指用户特征矩阵和物品特征矩阵的更新过程。其中用户特征矩阵用于描述用户的偏好，物品特征矩阵用于描述物品的特征。

在迭代过程中，交替重复以下过程，直到达到最大迭代次数或满足某个收敛条件。

1. 固定物品矩阵，更新用户矩阵：使用当前的物品特征来计算用户特征
2. 固定用户矩阵，更新物品矩阵：使用当前的用户特征来计算物品特征

代码中设置了ALS的参数：

1. setRegParam(0.01)：设置正则化参数为 0.01，以防止过拟合
2. setUserCol("userId")：指定用户 ID 列的名称，表示用户数据的唯一标识。
3. setItemCol("movieId")：指定物品 ID 列的名称，表示物品（如电影）的唯一标识。
4. setRatingCol("rating")：指定评分列的名称，表示用户对物品的评分

这里出现了个名词：迭代和过拟合。

迭代

setMaxIter(5)控制ALS算法在寻找最佳推荐模型时的迭代次数，迭代次数决定了算法达到收敛（即误差不再显著下降）所需的步骤数。

通常情况下，增加迭代次数可以提高模型的精度，但同时也会增加计算成本和时间。过多的迭代可能导致模型过度拟合训练数据，从而在新数据上表现不佳。

5次迭代通常被认为是一个合理的起点，能够在保证一定计算效率的同时，提供较好的模型性能。但最佳值可能因具体数据集和应用场景的不同而有所变化。建议根据以下因素进行调整：

1. 数据规模：大数据集可能需要更多的迭代才能收敛
2. 评估指标：通过交叉验证或其他评估手段来确定达到最佳性能所需的迭代次数
3. 计算资源：考虑可用的计算资源和时间预算来决定合适的迭代次数

过拟合

过拟合（Overfitting）是指在‌机器学习和‌深度学习中，模型在训练数据上表现过于优秀，过度学习了训练数据中的细节，包括数据中的噪声和异常数据，但在测试数据或新数据上表现较差的现象。

比如说数据符合y = x^2的关系，结果训练数据中的一些异常数据符合y=sinx，这些异常数据也影响了xy之间关系，所以最终得出的公式应用在测试集中就不太准确，这就是数据过拟合。

所以为了解决过拟合问题，就引入了损失函数和正则化：

$$

总损失 = 损失函数(L) + λ\ * 正则化项(J)

$$

其中损失函数（Loss Function)用来衡量模型的输出y与真实的y之间的差距，给模型的优化指明方向，J 是正则化项，用于约束模型的复杂度；λ 是正则化系数，用于调控损失函数和正则化项之间的权衡。

在Spark的ALS中，我们只有选择λ的权力，所以这里使用setRegParam来设置λ为0.01。至于为什么是0.01，可能是基于经验、数据特性、模型复杂度以及实验结果的综合决策（源于网络）。

最后调用fit开始训练模型。

3. 模型预测

如何判断我的推荐模型是否过拟合，可以分别计算模型在训练集和验证集上的RMSE。

正常情况下，如果训练集RMSE和验证集RMSE相近，说明模型具有较好的泛化能力。如果训练集RMSE显著低于验证集RMSE，这可能是过拟合的迹象。说明模型在训练集上表现很好，但在新数据（验证集）上表现较差。

model.setColdStartStrategy("drop")
val predictions = model.transform(test)
val evaluator = new RegressionEvaluator()
  .setMetricName("rmse")
  .setLabelCol("rating")
  .setPredictionCol("prediction")
val rmse = evaluator.evaluate(predictions)
println(s"Root-mean-square error = $rmse")

1. setColdStartStrategy设置了冷启动策略为“drop”，即在预测时，如果某个用户或物品没有任何历史数据，则该用户或物品的预测结果将被丢弃。
2. transform使用训练好的模型对测试数据集进行预测
3. RegressionEvaluator创建一个回归评估器对象，用于评估回归模型的预测性能。

回归评估器

RegressionEvaluator使用 RMSE（均方根误差）衡量回归模型预测性能，它表示模型预测值与实际值之间的偏差大小。

setLabelCol指定标签列的名称为"rating"，这是上面数据集中电影评分的列名，setPredictionCol指定预测列的名称为"prediction"，这是模型预测值的列名。

最后使用评估器对预测结果DataFrame进行评估，计算模型预测的均方根误差（RMSE）。

最后计算出来的RMSE为1.7，表示输出值和测试数据中的真实值相差1.7。对于大多数内容推荐系统，RMSE在1到3之间可能被认为是可接受的。

4. 模型推荐

然后根据上面训练的模型开始推荐。

val userRecs = model.recommendForAllUsers(10)
// Generate top 10 user recommendations for each movie
val movieRecs = model.recommendForAllItems(10)

// Generate top 10 movie recommendations for a specified set of users
val users = ratings.select(als.getUserCol).distinct().limit(3)
val userSubsetRecs = model.recommendForUserSubset(users, 10)
// Generate top 10 user recommendations for a specified set of movies
val movies = ratings.select(als.getItemCol).distinct().limit(3)
val movieSubSetRecs = model.recommendForItemSubset(movies, 10)

recommendForAllUsers为每个用户生成前10部电影的推荐列表，model就是是上面通过ALS算法训练得到的推荐模型。然后生成两个推荐列表：

1. 为每部电影生成前10个可能喜欢它的用户的推荐列表
   
2. 为这3个用户生成前10部电影的推荐列表
   

这样，使用Spark的ALS算法，完成了电影推荐系统的后台推荐数据准备。如果要做一个推荐系统的话，肯定要有前台页面，所以我们要将这部分数据放到后台数据库中。

同样在数据集中用户和电影都是用ID表示，所以在数据库中，也会有用户ID和用户、电影ID和电影名称的关系映射表。

结语

从Spark使用ASL实现协同过滤推荐的整个过程看，代码量少步骤简单。从准备数据到训练模型、验证模型，以及最后生成推荐内容，都提供了标准接口，所以更多的工作是准备数据。

在生成推荐数据放入数据库之后，就可以设计一个前台页面去做推荐，至于如何设计，可以从实用性和展示性两个方面出发。