SparkMllib之CF协调过滤算法案例（基于用户的）

SparkMllib之CF协调过滤算法案例（基于用户的）

SparkMllib之CF协调过滤算法案例（基于用户的）

• • 一、SparkMLlib实现K-Means
  • 二、案例实现

一、SparkMLlib实现K-Means

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协同过滤算法（Collaborative Filtering：CF）是很常用的一种算法，在很多电商网站上都有用到。CF算法包括基于用户的CF（User-based CF）和基于物品的CF（Item-based CF）。
1.基于用户（user）的CF原理如下：
2.分析各个用户对item的评价（通过浏览记录、购买记录等）；
3.依据用户对item的评价计算得出所有用户之间的相似度；
4.选出与当前用户最相似的N个用户；
5.将这N个用户评价最高且当前用户又没有浏览过的item推荐给当前用户。

基于用户（user）的协同过滤举例：
1.首先我们根据网站的记录计算出一个用户与item的关联矩阵，如下：

2.图中，行是不同的用户，列是所有物品，(x, y)的值则是x用户对y物品的评分（喜好程度）。我们可以把每一行视为一个用户对物品偏好的向量，然后计算每两个用户之间的向量距离，这里我们用余弦相似度来算：

3.然后得出用户向量之间相似度如下，其中值越接近1表示这两个用户越相似：

4.最后，我们要为用户1推荐物品，则找出与用户1相似度最高的N名用户（设N=2）评价的物品，去掉用户1评价过的物品，则是推荐结果。

基于物品（Item）的CF原理如下：
1.基于物品的CF原理大同小异，只是主体在于物品：
2.分析各个用户对item的浏览记录。
3.依据浏览记录分析得出所有item之间的相似度；
4.对于当前用户评价高的item，找出与之相似度最高的N个item；
5.将这N个item推荐给用户。

二、案例实现

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1. 测试数据格式
   

2. 测试数据下载：测试数据下载

3. 具体代码如下：

   package com.spark.ml
   
   import org.apache.log4j.{Level, Logger}
   import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
   import org.apache.spark.mllib.linalg.distributed.{CoordinateMatrix, MatrixEntry, RowMatrix}
   import org.apache.spark.rdd.RDD
   
   object Userbase {
     def main(args: Array[String]): Unit = {
       Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.ERROR)
       Logger.getLogger("org.eclipse.jetty.server").setLevel(Level.OFF)
   
       //读入数据
       val conf = new SparkConf().setAppName("UserbaseModel").setMaster("local[2]")
       val sc = new SparkContext(conf)
       val data = sc.textFile("testdatas/ratingdata.data")
   
       
       //[1,2,3]
       val parseData: RDD[MatrixEntry] =
       data.map(_.split(",") match { case Array(user, item, rate) => MatrixEntry(user.toLong-1, item.toLong-1, rate.toDouble) })
   
       //CoordinateMatrix是Spark MLLib中专门保存user_item_rating这种数据样本的
       val ratings = new CoordinateMatrix(parseData)
   
       
       val matrix: RowMatrix = ratings.transpose().toRowMatrix()
       //计算用户的相似性，并输出
       val similarities = matrix.columnSimilarities()
       println("用户相似性矩阵")
       similarities.entries.collect().map(x => {
         println(x.i + "->" + x.j + "->" + x.value)
       })
   
       //得到用户1对所有物品的评分
       val ratingOfUser1 = ratings.entries.filter(_.i==0).map(x=>{(x.j,x.value)}).sortBy(_._1).collect().map(_._2).toList.toArray
       println("得到用户1对每种物品的评分")
       for(s <- ratingOfUser1) println(s)
   
       //用户1对所有物品的平均评分
       val avgRatingOfUser1 = ratingOfUser1.sum/ratingOfUser1.size
       println("用户1对所有物品的平均评分：" + avgRatingOfUser1)
   
       //其他用户对物品1的评分，drop(1)表示除去用户1的评分
       val otherRatingsToItem1=matrix.rows.collect()(0).toArray.drop(1)
       println("其他用户对物品1的评分")
       for(s <- otherRatingsToItem1) println(s)
   
       //得到用户1相对于其他用户的相似性（即：，降序排列：权重）value越大，表示相似度越高
       val weights =similarities.entries.filter(_.i==0).sortBy(_.value,false).map(_.value).collect()
       println("用户1相对于其他用户的相似性")
       for(s <- weights) println(s)
     }
   }