开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何在spark mlib中设置ALS推荐的起始点？

在Spark MLlib中设置ALS推荐的起始点，可以通过以下步骤实现：

导入必要的库和模块：

from pyspark.ml.recommendation import ALS
from pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator

创建ALS模型对象，并设置相关参数：

als = ALS(userCol="userId", itemCol="movieId", ratingCol="rating", coldStartStrategy="drop")

其中，userCol是用户ID列名，itemCol是物品（或项目）ID列名，ratingCol是评分列名，coldStartStrategy是冷启动策略，这里设置为"drop"表示在预测过程中忽略未知用户或物品。

设置ALS模型的起始点参数：

als.setSeed(123)

通过setSeed()方法设置随机种子，确保每次运行结果一致。

训练ALS模型：

model = als.fit(trainingData)

trainingData是训练数据集，包含用户ID、物品ID和评分。

完整的代码示例：

from pyspark.ml.recommendation import ALS
from pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator

# 创建ALS模型对象，并设置相关参数
als = ALS(userCol="userId", itemCol="movieId", ratingCol="rating", coldStartStrategy="drop")

# 设置ALS模型的起始点参数
als.setSeed(123)

# 训练ALS模型
model = als.fit(trainingData)

在实际应用中，ALS推荐算法可以用于电影推荐、商品推荐等场景。腾讯云提供了云计算服务，其中包括弹性MapReduce（EMR）和弹性数据处理（EDP）等产品，可以用于大数据处理和分析。具体产品介绍和更多信息，请参考腾讯云官方网站：腾讯云产品介绍。

相关搜索:spark mllib在als中，如何设置ALS模型的最大评级？如何在Spark DataFrame中设置列的格式如何在Echarts中设置xAxis的时间类型和格式，如{hh:mm}？如何在新的Spark ml库中设置K-Means中的epsilon 如何在android的listview中添加进度指示器，如wifi设置 tdxSpreadSheet，如何在用代码创建的单元格中设置浮点数的格式，如“123.450”如何在Spark UDF中设置decimal返回类型的精度和小数位数？如何在Haxe中设置新进程的文件描述符，以便将其与套接字一起使用？如何在angular 6中设置登录new以使用新的Identity.UI与asp.netcore 2.1一起工作最大最小值算法博弈

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

spark mlib中机器学习算法的测试（SVM，KMeans, PIC, ALS等）

在学习spark mlib机器学习方面，为了进行算法的学习，所以对原有的算法进行了试验。从其官网（http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-guide.html）上进行了相关文档的介绍学习，并通过其给定的例子包中相关进行测试。

02

练习题︱ python 协同过滤ALS模型实现：商品推荐 + 用户人群放大

之前的一个练习题：练习题︱豆瓣图书的推荐与搜索、简易版知识引擎构建（neo4j）提及了几种简单的推荐方式。但是在超大规模稀疏数据上，一般会采用一些规模化的模型，譬如spark-ALS就是其中一款。这边，笔者也是想调研一下这个模型的操作性，所有就先用单机版的测试一下；对应的spark.mlib有分布式的版本。

02

什么是大数据开发？「建议收藏」

大数据作为时下火热的IT行业的词汇，随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据开发也应运而生。

01

Spark【面试】

首先map task会从本地文件系统读取数据，转换成key-value形式的键值对集合

01

案例：Spark基于用户的协同过滤算法

一基于用户协同过滤简介基于用户的协同过滤算法(user-based collaboratIve filtering) 基于用户的协同过滤算法是通过用户的历史行为数据发现用户对商品或内容的喜欢(如商品购买，收藏，内容评论或分享)，并对这些喜好进行度量和打分。根据不同用户对相同商品或内容的态度和偏好程度计算用户之间的关系。在有相同喜好的用户间进行商品推荐。简单的说就是如果A,B两个用户都购买了x,y,z三本图书，并且给出了5星的好评。那么A和B就属于同一类用户。可以将A看过的图书w也推荐给用户B。 Spa

06

python中的pyspark入门

PySpark是Python和Apache Spark的结合，是一种用于大数据处理的强大工具。它提供了使用Python编写大规模数据处理和分析代码的便利性和高效性。本篇博客将向您介绍PySpark的基本概念以及如何入门使用它。

02

10本值得你读的Apache Spark书籍

Apache Spark是Apache的开源大数据框架，具有与SQL，流，图处理和机器学习有关的内置模块。它于2010年开源，从一开始就对大数据和相关技术产生了明显影响，因为它很快吸引了250多个组织和超过1000个参与者的关注。拥有众多Apache Spark书籍，很难找到用于自学的最佳书籍。

01

Spark机器学习实战 (十二) - 推荐系统实战

将结合前述知识进行综合实战，以达到所学即所用。在推荐系统项目中，讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路，有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验，实现自己的推荐系统。

04

Spark机器学习实战 (十二) - 推荐系统实战

将结合前述知识进行综合实战，以达到所学即所用。在推荐系统项目中，讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路，有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验，实现自己的推荐系统。

03

简单聊一下推荐系统的基本要素！

其中，前三者是和机器学习没有任何关系的，但却是推荐效果最好的三种方式。一般说来，这部分内容应该占到总的推荐内容的80%左右，另外20%则是对长尾内容的个性化推荐。

03

用Spark学习矩阵分解推荐算法

在矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用中，我们对矩阵分解在推荐算法中的应用原理做了总结，这里我们就从实践的角度来用Spark学习矩阵分解推荐算法。

03

利用Spark MLIB实现电影推荐

源码及数据集：https://github.com/luo948521848/BigData

03

算法推荐 — 协同过滤

求解评分矩阵的一种典型方法是：ALS，在spark-mllib库中有实现好的api；

02

【推荐系统算法实战】 ALS 矩阵分解算法

ALS的矩阵分解算法常应用于推荐系统中，将用户(user)对商品(item)的评分矩阵，分解为用户对商品隐含特征的偏好矩阵，和商品在隐含特征上的映射矩阵。

02

无编码利用协同算法实现个性化推荐

根据昨天的URL上报数据生成ALS模型。之后将模型加载到流式计算中，对实时URL的访问用户进行内容推荐。整个流程只需要你写写SQL（做解析），弄弄配置就搞定。

01

推荐系统 —— 实践 Spark ALS算法

这里就不啰嗦了，直接贴代码，然后拿来运行就可以看到结果了,不过请注意该代码是基于 movelens 数据，所以想要运行你还得去下载一下这个数据，百度一下就有了噢 ALS算法也是spark提供的唯一的协同过滤推荐算法，其基本原理类似与 LFM，基于矩阵分解的隐因子算法。嗯，纯属过一把推经瘾。。。哈哈 package com.text import org.apache.spark.ml.recommendation import org.apache.spark.{SparkConf, SparkCon

02

深入理解Spark ML：基于ALS矩阵分解的协同过滤算法与源码分析

随着互联网的迅猛发展,为了满足人们在繁多的信息中获取自己需要内容的需求,个性化推荐应用而生。协同过滤推荐是其中运用最为成功的技术之一。其中,基于用户的最近邻法根据相似用户的评分来预测当前用户的评分。然而,在用户数量以及用户评分不足的情况下,该方法存在冷启动和数据稀疏的问题。为了解决这两个问题，业界提出了提出了基于项的最近邻法，利用项之间相似性稳定的特点可以离线计算相似性,降低了在线计算量,提高了推荐效率,但同样存在冷启动和数据稀疏问题。若使用矩阵分解中的奇异值分解 ( Singular Value Decomposition,SVD) 减少评分矩阵的维数,之后应用最近邻法预测评分,一定程度上解决了同义词问题,但由于评分矩阵中大部分的评分是分解之前填充的,所以得到的特征矩阵不能直接用于评分。业界还提出了一种基于矩阵分解和用户近邻模型的算法,解决了数据稀疏的问题,但存在模型过拟合的问题。而协同过滤提出了一种支持不完整评分矩阵的矩阵分解方法,不用对评分矩阵进行估值填充,有很好的推荐精度。在 Netflix推荐系统竞赛中的应用表明,该矩阵分解相对于其他的推荐算法能产生更精确的推荐。[1 2][1 2]^{[1~2]}

04

Spark推荐系统实践

推荐系统是根据用户的行为、兴趣等特征，将用户感兴趣的信息、产品等推荐给用户的系统，它的出现主要是为了解决信息过载和用户无明确需求的问题，根据划分标准的不同，又分很多种类别：

03

ALS算法解析

Spark平台推出至今已经地带到2.4.x版本，很多地方都有了重要的更新，加入了很多新的东西。但是在协同过滤这一块却一直以来都只有ALS一种算法。同样是大规模计算平台，Hadoop中的机器学习算法库Mahout就集成了多种推荐算法，不但有user-cf和item-cf这种经典算法，还有KNN、SVD，Slope one这些，可谓随意挑选，简繁由君。我们知道得是，推荐系统这个应用本身并没有过时，那么Spark如此坚定地只维护一个算法，肯定是有他的理由的，让我们来捋一捋。

02

如何成为一名推荐系统工程师

作者 | 陈开江责编 | 何永灿推荐系统工程师技能树掌握核心原理的技能数学：微积分，统计学，线性代数周边学科：信息论基础推荐算法：CF，LR，SVM，FM，FTRL，GBDT，RF，SVD，RBM，RNN，LSTM，RL 数据挖掘：分类，聚类，回归，降维，特征选择，模型评价实现系统检验想法的技能：操作系统：Linux 编程语言：Python/R， Java/C++/C，sql，shell RPC框架：thrift， Dubbo，gRPC web服务：tornado, djang

06

白话推荐系统——从原理到实践，还有福利赠送！

之前流水账似的介绍过一篇机器学习入门的文章，大致介绍了如何学习以及机器学习的入门方法并提供了一些博主自己整理的比较有用的资源。这篇就尽量以白话解释并介绍机器学习在推荐系统中的实践以及遇到的问题... 也许很多点在行家的眼里都是小菜一碟，但是对于刚刚接触机器学习来说，还有很多未知等待挑战。所以读者可以把本篇当做是机器学习的玩具即可，如果文中有任何问题，还请不吝指教。本篇将会以下面的步骤描述机器学习是如何在实践中应用的： 1 什么是推荐系统？ 2 机器学习的作用 3 机器学习是如何使用的？ 4 基于S

06

推荐算法｜矩阵分解模型

导读：在《推荐算法概述》一文中，我们介绍了推荐算法分为基于用户、基于物品、基于模型的协同过滤方法，矩阵分解模型是典型的基于模型的方法之一，本文将从基本概念、原理、实践几个角度进行介绍。

01

深入机器学习系列之：ALS

ALS是交替最小二乘（alternating least squares）的简称。在机器学习中，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商品的打分，来推断每个用户的喜好并向用户推荐适合的商品。举个例子，我们看下面一个8*8的用户打分矩阵

02

GitHub微软_推荐者：推荐系统的最佳实践

https://github.com/microsoft/recommenders/

08

Apache Spark 2.2.0 中文文档

05

spark的机器学习库mllib

Apache Spark是大数据流行的开源平台。MMLib是Spark的开源学习库。MMLib提供了机器学习配置，统计，优化和线性代数等原语。在生态兼容性支持Spark API和Python等NumPy库，也可以使用Hadoop数据源。

01

StuQ 大数据工程师技能图谱

https://github.com/TeamStuQ/skill-map StuQ 程序员技能图谱官网 Web 页面地址：http://skill-map.stuq.org/，也可扫描页面下方二维码，以赞助形式获赠技能图谱纸质版。大数据工程师技能图谱大数据通用处理平台 Spark Flink Hadoop 分布式存储 HDFS 资源调度 Yarn Mesos 机器学习工具 Mahout Spark Mlib TensorFlow (Google 系) Amazon Machine Le

15G的Hadoop基础入门干货大放送！从教程到工具包再到电子书，让你零基础也能学会！

昨天，总在投资风口的朱啸虎分享了雕爷的文章--“来，喝了这碗区块链解毒汤！”，并附上了转发语：雕爷这篇文章还是赞的。

01

Spark之【SparkSQL编程】系列(No3)——《RDD、DataFrame、DataSet三者的共性和区别》

本篇作为【SparkSQL编程】系列的第三篇博客,为大家介绍的是RDD、DataFrame、DataSet三者的共性和区别。

03

使用Elasticsearch、Spark构建推荐系统 #2：深入分析

Elasticsearch-spark-based recommender系统方案的两个关键步骤：

【技术分享】交换最小二乘

ALS是交替最小二乘（alternating least squares）的简称。在机器学习中，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商品的打分，来推断每个用户的喜好并向用户推荐适合的商品。举个例子，我们看下面一个8*8的用户打分矩阵。

04

大数据驱动的实时文本情感分析系统：构建高效准确的情感洞察【上进小菜猪大数据】

随着互联网的快速发展和大数据技术的不断成熟，用户推荐系统在各个应用领域变得越来越重要。本文将介绍如何利用大数据技术构建一个实时用户推荐系统。我们将通过结合Apache Kafka、Apache Spark和机器学习算法，实现一个高效、可扩展且准确的推荐系统。同时，本文还将提供具体的代码实例和技术深度解析，帮助读者更好地理解和实践。

01

基于大数据框架的协同过滤算法餐饮推荐系统【Update2023-11-05】

首先这位作者的推荐系统给了我很大的构思启发。 Github地址：https://github.com/share23/Food_Recommender 他的系统采用实时大数据技术组件，具体有Spark Streaming，HDFS分布式存储，Hbase存储计算，消息队列采用Kafka，Flume，其中的餐饮数据是用python生成，加上linux的contab模拟流式数据。推荐模块使用ALS算法加评分。他的系统架构和技术组件选用给了我很大帮助，包括系统业务逻辑代码，让我顺利完成了我的毕业设计。

01

深入机器学习系列10-ALS

交换最小二乘 1 什么是ALSALS是交替最小二乘（alternating least squares）的简称。在机器学习中，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商品的打分，来推断每个用户的喜好并向用户推荐适合的商品。举个例子，我们看下面一个8*8的用户打分矩阵。这个矩阵的每一行代表一个用户（u1,u2,…,u8）、每一列代表一个商品（v1,v2,…,v8）、用户的打分为1-9分。这个矩阵只显示了观察到的打分，我们需要推测没有观察到的打分。比如（u6，v5）打

06

一位算法师工程师的Spark机器学习笔记：构建一个简单的推荐系统

推荐引擎应用场景： .用户有海量选择：随着场景内item越来越多，用户越来越难以选择到合适的产品 .个性化场景：在选择产品时，会借鉴那些与推荐用户相似地群体，利用群体智慧对用户进行推荐”千人千面” 在本篇博客中，会涉及到以下几个部分： .介绍不同类型的推荐引擎 .使用用户偏好模型来构造推荐模型 .使用训练好的模型来为指定user计算给定item的相似度大的items .使用标准的评测函数来构造推荐模型的好坏推荐模型类别： .基于item的过滤：使用item的内容或者属性，选择给定item的相似的item

07

Apache Spark有哪些局限性

Apache Spark是行业中流行和广泛使用的大数据工具之一。Apache Spark已成为业界的热门话题，并且如今非常流行。但工业正在转移朝向apache flink。

00

Recommending items to more than a billion people（面向十亿级用户的推荐系统）

Web上数据的增长使得在完整的数据集上使用许多机器学习算法变得更加困难。特别是对于个性化推荐问题，数据采样通常不是一种选择，需要对分布式算法设计进行创新，以便我们能够扩展到这些不断增长的数据集。

01

从内容/用户画像到如何做算法研发

中午和一前同事一起用餐，发现还是有很多碰撞点的。交流了很多正在做的事情，对方也提供了非常多的思想值得自己很好的思考。

03

使用Elasticsearch、Spark构建推荐系统 #1：概述及环境构建

推荐系统是机器学习当前最著名、最广泛使用，且已经证明价值的落地案例。尽管有许多资源可用作训练推荐模型的基础，但解释如何实际部署这些模型来创建大型推荐系统的资源仍然相对较少。

09

大数据研究报告：Spark最受欢迎，机器学习库MLib采用率持续上涨

Crowds®系列研究中的一部分。这个系列报告将大数据分析定义为最终用户能够访问、分析和管理Hadoop生态体系

03

Apache Spark的承诺及所面临的挑战

Spark并非完美无瑕，目前发展到了什么程度呢？我们来一起看看Spark的优劣之处吧。可以读一读Panopoly带来的The Evolution of the Data Warehouse，也就是目前这些系统所面临的主要挑战。如果你要寻求一种处理海量数据的解决方案，就会有很多可选项。选择哪一种取决于具体的用例和要对数据进行何种操作，可以从很多种数据处理框架中进行遴选。例如Apache的Samza、Storm和Spark等等。本文将重点介绍Spark的功能，Spark不但非常适合用来对数据进行批处理，也非

使用Spark MLlib给豆瓣用户推荐电影

问题导读： 1.常用的推荐算法有哪些？ 2.推荐系统是什么样的流程？ 3.从这个推荐系统我们能学到什么？推荐算法就是利用用户的一些行为，通过一些数学算法，推测出用户可能喜欢的东西。随着电子商务规模的不断扩大，商品数量和种类不断增长，用户对于检索和推荐提出了更高的要求。由于不同用户在兴趣爱好、关注领域、个人经历等方面的不同，以满足不同用户的不同推荐需求为目的、不同人可以获得不同推荐为重要特征的个性化推荐系统应运而生。推荐系统成为一个相对独立的研究方向一般被认为始自1994年明尼苏达大学GroupLen

07

写在 Spark3.0 发布之后的一篇随笔

Spark3.0 从2019年开始就说要准备发布了，然后就一直期待这个版本，毕竟对于 Spark 而言，这是一个大版本的跨越，从 2.4 直接到了 3.0，而之前发布都是 Spark2.0 到 Spark2.4 这种小版本的更新。按照 Databricks 博客的说法，这是一次“the culmination of tremendous contributions from the open-source community”(是开源社区有史以来贡献力度最大的一次)。事实上也是如此，最近发布的 Spark3.0 新特性没有让人失望。

01

Hadoop概念学习系列之Hadoop、Spark学习路线（很值得推荐）

说在前面的话　　此笔，对于仅对于Hadoop和Spark初中学者。高手请忽略！ 1 Java基础：视频方面：推荐《毕向东JAVA基础视频教程》。学习hadoop不需要过度的深入，java学习到javase，在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化多多理解实践即可。书籍方面：推荐李兴华的《java开发实战经典》 2 Linux基础：视频方面：（1）马哥的高薪Linux视频课程-Linux入门、

07

如何基于SDL+TensorFlow/SK-Learn开发NLP程序

确保安装了python 2.7 ,强烈建议你使用Virtualenv方便python环境的管理。之后通过pip 安装pyspark

03

年薪50W大数据工程师入门学习路线

视频方面：推荐《毕向东JAVA基础视频教程》。学习hadoop不需要过度的深入，java学习到javase，在Java虚拟机的内存管理、以及多线程、线程池、设计模式、并行化多多理解实践即可。

05

Spark机器学习库(MLlib)指南之简介及基础统计

问题向导: (1)Spark机器学习库是什么，目标是什么？ (2)MLlib具体提供哪些功能？ (3)MLlib为什么要改用基于DataFrame的API? 1.Spark机器学习库(MLlib

07

大数据开发：Spark数据处理核心架构

作为大数据领域主流运用的大数据计算框架之一，Spark这几年的发展态势也越来越好了。一方面是由于Spark在不断地完善，更适用于现阶段的大数据处理；另一方面则是因为Spark确实在大数据处理上表现出了强大的优势。

01

Collaborative Filtering(协同过滤)算法详解

基本思想基于用户的协同过滤算法是通过用户的历史行为数据发现用户对商品或内容的喜欢(如商品购买，收藏，内容评论或分享)，并对这些喜好进行度量和打分。根据不同用户对相同商品或内容的态度和偏好程度计算用户

09

《机器学习技法》学习笔记15——矩阵分解

http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/76735871

03

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭