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协同过滤算法

​ 获取spark自带的MovieLens数据集，其中每行包含一个用户、一个电影、一个该用户对该电影的评分以及时间戳。我们使用默认的ALS.train() 方法，即显性反馈（默认implicitPrefs 为false）来构建推荐模型并根据模型对评分预测的均方根误差来对模型进行评估。

导入需要的包：

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

根据数据结构创建读取规范

创建一个Rating类型，即[Int, Int, Float, Long];然后建造一个把数据中每一行转化成Rating类的函数。

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)}

读取数据：

导入implicits，读取MovieLens数据集，把数据转化成Rating类型；

import spark.implicits._
val ratings = spark.sparkContext.textFile("file:///home/hduser/spark/data/mllib/als/sample_movielens_ratings.txt").map(parseRating).toDF()

然后打印数据

ratings.show()

构建模型

把MovieLens数据集划分训练集和测试集

val Array(training, test) = ratings.randomSplit(Array(0.8, 0.2))

使用ALS来建立推荐模型，这里我们构建了两个模型，一个是显性反馈，一个是隐性反馈

val alsExplicit = new ALS().setMaxIter(5).setRegParam(0.01).setUserCol("userId"). setItemCol("movieId").setRatingCol("rating")
val alsImplicit = new ALS().setMaxIter(5).setRegParam(0.01).setImplicitPrefs(true). setUserCol("userId").setItemCol("movieId").setRatingCol("rating")

在 ML 中的实现有如下的参数:

• numBlocks 是用于并行化计算的用户和商品的分块个数 (默认为10)。
• rank 是模型中隐语义因子的个数（默认为10）。
• maxIter 是迭代的次数（默认为10）。
• regParam 是ALS的正则化参数（默认为1.0）。
• implicitPrefs 决定了是用显性反馈ALS的版本还是用适用隐性反馈数据集的版本（默认是false，即用显性反馈）。
• alpha 是一个针对于隐性反馈 ALS 版本的参数，这个参数决定了偏好行为强度的基准（默认为1.0）。

• nonnegative 决定是否对最小二乘法使用非负的限制（默认为false）。

  可以调整这些参数，不断优化结果，使均方差变小。比如：imaxIter越大，regParam越 小，均方差会越小，推荐结果较优。

接下来，把推荐模型放在训练数据上训练：

val modelExplicit = alsExplicit.fit(training)
val modelImplicit = alsImplicit.fit(training)

模型预测

使用训练好的推荐模型对测试集中的用户商品进行预测评分，得到预测评分的数据集

val predictionsExplicit = modelExplicit.transform(test)
val predictionsImplicit = modelImplicit.transform(test)

我们把结果输出，对比一下真实结果与预测结果：

predictionsExplicit.show()
predictionsImplicit.show()

模型评估

通过计算模型的均方根误差来对模型进行评估，均方根误差越小，模型越准确：

val evaluator = new RegressionEvaluator().setMetricName("rmse").setLabelCol("rating"). setPredictionCol("prediction")
val rmseExplicit = evaluator.evaluate(predictionsExplicit)
val rmseImplicit = evaluator.evaluate(predictionsImplicit)

打印出两个模型的均方根误差 ：

println(s"Explicit:Root-mean-square error = $rmseExplicit")
println(s"Implicit:Root-mean-square error = $rmseImplicit")

可以看到打分的均方差值为1.69和1.80左右。由于本例的数据量很少，预测的结果和实际相比有一定的差距。