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協同過濾電影推薦rapidminer

發布時間:2022-09-25 18:44:22

A. 矩陣分解在協同過濾推薦演算法中的應用

矩陣分解在協同過濾推薦演算法中的應用
推薦系統是當下越來越熱的一個研究問題,無論在學術界還是在工業界都有很多優秀的人才參與其中。近幾年舉辦的推薦系統比賽更是一次又一次地把推薦系統的研究推向了高潮,比如幾年前的Neflix百萬大獎賽,KDD CUP 2011的音樂推薦比賽,去年的網路電影推薦競賽,還有最近的阿里巴巴大數據競賽。這些比賽對推薦系統的發展都起到了很大的推動作用,使我們有機會接觸到真實的工業界數據。我們利用這些數據可以更好地學習掌握推薦系統,這些數據網上很多,大家可以到網上下載。
推薦系統在工業領域中取得了巨大的成功,尤其是在電子商務中。很多電子商務網站利用推薦系統來提高銷售收入,推薦系統為Amazon網站每年帶來30%的銷售收入。推薦系統在不同網站上應用的方式不同,這個不是本文的重點,如果感興趣可以閱讀《推薦系統實踐》(人民郵電出版社,項亮)第一章內容。下面進入主題。
為了方便介紹,假設推薦系統中有用戶集合有6個用戶,即U={u1,u2,u3,u4,u5,u6},項目(物品)集合有7個項目,即V={v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7},用戶對項目的評分結合為R,用戶對項目的評分范圍是[0, 5]。R具體表示如下:

推薦系統的目標就是預測出符號「?」對應位置的分值。推薦系統基於這樣一個假設:用戶對項目的打分越高,表明用戶越喜歡。因此,預測出用戶對未評分項目的評分後,根據分值大小排序,把分值高的項目推薦給用戶。怎麼預測這些評分呢,方法大體上可以分為基於內容的推薦、協同過濾推薦和混合推薦三類,協同過濾演算法進一步劃分又可分為基於基於內存的推薦(memory-based)和基於模型的推薦(model-based),本文介紹的矩陣分解演算法屬於基於模型的推薦。
矩陣分解演算法的數學理論基礎是矩陣的行列變換。在《線性代數》中,我們知道矩陣A進行行變換相當於A左乘一個矩陣,矩陣A進行列變換等價於矩陣A右乘一個矩陣,因此矩陣A可以表示為A=PEQ=PQ(E是標准陣)。
矩陣分解目標就是把用戶-項目評分矩陣R分解成用戶因子矩陣和項目因子矩陣乘的形式,即R=UV,這里R是n×m, n =6, m =7,U是n×k,V是k×m。直觀地表示如下:

高維的用戶-項目評分矩陣分解成為兩個低維的用戶因子矩陣和項目因子矩陣,因此矩陣分解和PCA不同,不是為了降維。用戶i對項目j的評分r_ij =innerproct(u_i, v_j),更一般的情況是r_ij =f(U_i, V_j),這里為了介紹方便就是用u_i和v_j內積的形式。下面介紹評估低維矩陣乘積擬合評分矩陣的方法。
首先假設,用戶對項目的真實評分和預測評分之間的差服從高斯分布,基於這一假設,可推導出目標函數如下:

最後得到矩陣分解的目標函數如下:

從最終得到得目標函數可以直觀地理解,預測的分值就是盡量逼近真實的已知評分值。有了目標函數之後,下面就開始談優化方法了,通常的優化方法分為兩種:交叉最小二乘法(alternative least squares)和隨機梯度下降法(stochastic gradient descent)。
首先介紹交叉最小二乘法,之所以交叉最小二乘法能夠應用到這個目標函數主要是因為L對U和V都是凸函數。首先分別對用戶因子向量和項目因子向量求偏導,令偏導等於0求駐點,具體解法如下:

上面就是用戶因子向量和項目因子向量的更新公式,迭代更新公式即可找到可接受的局部最優解。迭代終止的條件下面會講到。
接下來講解隨機梯度下降法,這個方法應用的最多。大致思想是讓變數沿著目標函數負梯度的方向移動,直到移動到極小值點。直觀的表示如下:

其實負梯度的負方向,當函數是凸函數時是函數值減小的方向走;當函數是凹函數時是往函數值增大的方向移動。而矩陣分解的目標函數L是凸函數,因此,通過梯度下降法我們能夠得到目標函數L的極小值(理想情況是最小值)。
言歸正傳,通過上面的講解,我們可以獲取梯度下降演算法的因子矩陣更新公式,具體如下:

(3)和(4)中的γ指的是步長,也即是學習速率,它是一個超參數,需要調參確定。對於梯度見(1)和(2)。
下面說下迭代終止的條件。迭代終止的條件有很多種,就目前我了解的主要有
1) 設置一個閾值,當L函數值小於閾值時就停止迭代,不常用
2) 設置一個閾值,當前後兩次函數值變化絕對值小於閾值時,停止迭代
3) 設置固定迭代次數
另外還有一個問題,當用戶-項目評分矩陣R非常稀疏時,就會出現過擬合(overfitting)的問題,過擬合問題的解決方法就是正則化(regularization)。正則化其實就是在目標函數中加上用戶因子向量和項目因子向量的二范數,當然也可以加上一范數。至於加上一范數還是二范數要看具體情況,一范數會使很多因子為0,從而減小模型大小,而二范數則不會它只能使因子接近於0,而不能使其為0,關於這個的介紹可參考論文Regression Shrinkage and Selection via the Lasso。引入正則化項後目標函數變為:

(5)中λ_1和λ_2是指正則項的權重,這兩個值可以取一樣,具體取值也需要根據數據集調參得到。優化方法和前面一樣,只是梯度公式需要更新一下。
矩陣分解演算法目前在推薦系統中應用非常廣泛,對於使用RMSE作為評價指標的系統尤為明顯,因為矩陣分解的目標就是使RMSE取值最小。但矩陣分解有其弱點,就是解釋性差,不能很好為推薦結果做出解釋。
後面會繼續介紹矩陣分解演算法的擴展性問題,就是如何加入隱反饋信息,加入時間信息等。

B. 求基於用戶的協同過濾演算法matlab代碼

什麼是推薦演算法
推薦演算法最早在1992年就提出來了,但是火起來實際上是最近這些年的事情,因為互聯網的爆發,有了更大的數據量可以供我們使用,推薦演算法才有了很大的用武之地。
最開始,所以我們在網上找資料,都是進yahoo,然後分門別類的點進去,找到你想要的東西,這是一個人工過程,到後來,我們用google,直接搜索自己需要的內容,這些都可以比較精準的找到你想要的東西,但是,如果我自己都不知道自己要找什麼腫么辦?最典型的例子就是,如果我打開豆瓣找電影,或者我去買說,我實際上不知道我想要買什麼或者看什麼,這時候推薦系統就可以派上用場了。
推薦演算法的條件
推薦演算法從92年開始,發展到現在也有20年了,當然,也出了各種各樣的推薦演算法,但是不管怎麼樣,都繞不開幾個條件,這是推薦的基本條件
根據和你共同喜好的人來給你推薦
根據你喜歡的物品找出和它相似的來給你推薦
根據你給出的關鍵字來給你推薦,這實際上就退化成搜索演算法了
根據上面的幾種條件組合起來給你推薦
實際上,現有的條件就這些啦,至於怎麼發揮這些條件就是八仙過海各顯神通了,這么多年沉澱了一些好的演算法,今天這篇文章要講的基於用戶的協同過濾演算法就是其中的一個,這也是最早出現的推薦演算法,並且發展到今天,基本思想沒有什麼變化,無非就是在處理速度上,計算相似度的演算法上出現了一些差別而已。
基於用戶的協同過濾演算法
我們先做個詞法分析基於用戶說明這個演算法是以用戶為主體的演算法,這種以用戶為主體的演算法比較強調的是社會性的屬性,也就是說這類演算法更加強調把和你有相似愛好的其他的用戶的物品推薦給你,與之對應的是基於物品的推薦演算法,這種更加強調把和你你喜歡的物品相似的物品推薦給你。
然後就是協同過濾了,所謂協同就是大家一起幫助你啦,然後後面跟個過濾,就是大家是商量過後才把結果告訴你的,不然信息量太大了。。
所以,綜合起來說就是這么一個演算法,那些和你有相似愛好的小夥伴們一起來商量一下,然後告訴你什麼東西你會喜歡。
演算法描述
相似性計算
我們盡量不使用復雜的數學公式,一是怕大家看不懂,難理解,二是我是用mac寫的blog,公式不好畫,太麻煩了。。
所謂計算相似度,有兩個比較經典的演算法
Jaccard演算法,就是交集除以並集,詳細可以看看我這篇文章。
餘弦距離相似性演算法,這個演算法應用很廣,一般用來計算向量間的相似度,具體公式大家google一下吧,或者看看這里
各種其他演算法,比如歐氏距離演算法等等。
不管使用Jaccard還是用餘弦演算法,本質上需要做的還是求兩個向量的相似程度,使用哪種演算法完全取決於現實情況。
我們在本文中用的是餘弦距離相似性來計算兩個用戶之間的相似度。
與目標用戶最相鄰的K個用戶
我們知道,在找和你興趣愛好相似的小夥伴的時候,我們可能可以找到幾百個,但是有些是好基友,但有些只是普通朋友,那麼一般的,我們會定一個數K,和你最相似的K個小夥伴就是你的好基友了,他們的愛好可能和你的愛好相差不大,讓他們來推薦東西給你(比如肥皂)是最好不過了。

C. 大數據進行kmeans聚類在hadoop2上怎麼實現

一、介紹Mahout
Mahout是Apache下的開源機器學習軟體包,目前實現的機器學習演算法主要包含有協同過濾/推薦引擎,聚類和分類三 個部分。Mahout從設計開始就旨在建立可擴展的機器學習軟體包,用於處理大數據機器學習的問題,當你正在研究的數據量大到不能在一台機器上運行時,就 可以選擇使用Mahout,讓你的數據在Hadoop集群的進行分析。Mahout某些部分的實現直接創建在Hadoop之上,這就使得其具有進行大數據 處理的能力,也是Mahout最大的優勢所在。相比較於Weka,RapidMiner等 圖形化的機器學習軟體,Mahout只提供機器學習的程序包(library),不提供用戶圖形界面,並且Mahout並不包含所有的機器學習演算法實現, 這一點可以算得上是她的一個劣勢,但前面提到過Mahout並不是「又一個機器學習軟體」,而是要成為一個「可擴展的用於處理大數據的機器學習軟體」,但 是我相信會有越來越多的機器學習演算法會在Mahout上面實現。[1]

二、介紹K-Means
這是Apache官網上的演算法描述,簡單來說就是基於劃分的聚類演算法,把n個對象分為k個簇,以使簇內具有較高的相似度。相似度的計算根據一個簇中對象的平均值來進行。[2]
三、在Hadoop上實現運行
1,實驗環境
①hadoop集群環境:1.2.1 一個Master,兩個Slaves,在開始運行kmeans時啟動hadoop
②操作系統:所有機器的系統均為ubuntu12.04
③Mahout版本:採用的是0.5版
2,數據准備
數據採用的是 這是網上提供的一個比較不錯是數據源。然後用指令 hadoop fs -put /home/hadoop/Desktop/data testdata,將在我桌面的文件data上傳到HDFS的testdata目錄下,這里為什麼是testdata,我也正在思考,因為我本來是上傳到 input里,但是運行時提示could not find ….user/testdata之類的,所以現改為了testdata。
3,運行
①配置Mahout環境:在Apache官網下載Mahout的版本,我選擇的是0.5。然後解壓到你指定的目錄,將此目錄路徑寫入/etc/profile,添加如下語句:
export MAHOUT_HOME=/home/hadoop/hadoop-1.2.1/mahout-distribution-0.5
export HADOOP_CONF_DIR=/home/hadoop/hadoop-1.2.1/conf
export PATH=$PATH:/home/hadoop/hadoop-1.2.1/bin:$MAHOUT_HOME/bin
然後執行 source /etc/profile。在mahout目錄下執行bin/mahout命令,檢測系統是否安裝成功。如圖:

註:此處修改環境變數有些網上提示是/etc/bash.bashrc,我也試著修改過,但是發現在我這里使環境變數生效的是profile。
②運行Mahout里自帶的K-Means演算法,bin/mahout org.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.kmeans.Job,這里啟動後遇到了一點問題,提示 Could not find math.vector。
4,結果
在我的環境下運行5分鍾左右,最後生成一個文件,如圖

四、總結
Mahout是一個很強大的數據挖掘工具,需要進行更深層的了解。
-

D. 直通車冷啟動期有多久

直通車冷啟動期大概一個半小時。

直通車本意指從一個城市到另一個城市,車輛在行駛的過程中,如無意外情況發生的情況下原則上不停靠任何中途站點,直接到達車輛前往的目的地,這樣便於旅客的出行以及更大限度地節約時間,類似於專車直達。

在現實生活中也有很多的寓意,主要是指節約時間,簡潔,方便快捷,便民。協同過濾推薦基於這樣的假設: 為用戶找到他真正感興趣的內容的方法是,首先找與他興趣相似的用戶,然後將這些用戶感興趣的東西推薦給該用戶。

所以該推薦技術最大的優點是對推薦對象沒有特殊的要求,能處理非結構化的復雜對象,如音樂、電影等,並能發現用戶潛在的興趣點。協同過濾推薦演算法主要是利用用戶對項目的評分數據,通過相似鄰居查詢,找出與當前用戶興趣最相似的用戶群。

根據這些用戶的興趣偏好為當前用戶提供最可能感興趣的項目推薦列表。為更進一步地說明協同過濾推薦演算法的推薦原理,本文以用戶對電影的推薦為例進行闡述。

以上內容參考:網路-直通車

E. 如何在Hadoop平台上實現K-means演算法

一、介紹Mahout
Mahout是Apache下的開源機器學習軟體包,目前實現的機器學習演算法主要包含有協同過濾/推薦引擎,聚類和分類三 個部分。Mahout從設計開始就旨在建立可擴展的機器學習軟體包,用於處理大數據機器學習的問題,當你正在研究的數據量大到不能在一台機器上運行時,就 可以選擇使用Mahout,讓你的數據在Hadoop集群的進行分析。Mahout某些部分的實現直接創建在Hadoop之上,這就使得其具有進行大數據 處理的能力,也是Mahout最大的優勢所在。相比較於Weka,RapidMiner等 圖形化的機器學習軟體,Mahout只提供機器學習的程序包(library),不提供用戶圖形界面,並且Mahout並不包含所有的機器學習演算法實現, 這一點可以算得上是她的一個劣勢,但前面提到過Mahout並不是「又一個機器學習軟體」,而是要成為一個「可擴展的用於處理大數據的機器學習軟體」,但 是我相信會有越來越多的機器學習演算法會在Mahout上面實現。[1]

二、介紹K-Means
這是Apache官網上的演算法描述,簡單來說就是基於劃分的聚類演算法,把n個對象分為k個簇,以使簇內具有較高的相似度。相似度的計算根據一個簇中對象的平均值來進行。[2]
三、在Hadoop上實現運行
1,實驗環境
①hadoop集群環境:1.2.1 一個Master,兩個Slaves,在開始運行kmeans時啟動hadoop
②操作系統:所有機器的系統均為ubuntu12.04
③Mahout版本:採用的是0.5版
2,數據准備
數據採用的是 這是網上提供的一個比較不錯是數據源。然後用指令 hadoop fs -put /home/hadoop/Desktop/data testdata,將在我桌面的文件data上傳到HDFS的testdata目錄下,這里為什麼是testdata,我也正在思考,因為我本來是上傳到 input里,但是運行時提示could not find ….user/testdata之類的,所以現改為了testdata。
3,運行
①配置Mahout環境:在Apache官網下載Mahout的版本,我選擇的是0.5。然後解壓到你指定的目錄,將此目錄路徑寫入/etc/profile,添加如下語句:
export MAHOUT_HOME=/home/hadoop/hadoop-1.2.1/mahout-distribution-0.5
export HADOOP_CONF_DIR=/home/hadoop/hadoop-1.2.1/conf
export PATH=$PATH:/home/hadoop/hadoop-1.2.1/bin:$MAHOUT_HOME/bin
然後執行 source /etc/profile。在mahout目錄下執行bin/mahout命令,檢測系統是否安裝成功。如圖:

註:此處修改環境變數有些網上提示是/etc/bash.bashrc,我也試著修改過,但是發現在我這里使環境變數生效的是profile。
②運行Mahout里自帶的K-Means演算法,bin/mahout org.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.kmeans.Job,這里啟動後遇到了一點問題,提示 Could not find math.vector。
4,結果
在我的環境下運行5分鍾左右,最後生成一個文件,如圖

四、總結
Mahout是一個很強大的數據挖掘工具,需要進行更深層的了解。

F. 協同過濾,基於內容推薦有什麼區別

基於內容的推薦只考慮了對象的本身性質,將對象按標簽形成集合,如果你消費集合中的一個則向你推薦集合中的其他對象;

基於協同過濾的推薦演算法,充分利用集體智慧,即在大量的人群的行為和數據中收集答案,以幫助我們對整個人群得到統計意義上的結論,推薦的個性化程度高,基於以下兩個出發點:(1)興趣相近的用戶可能會對同樣的東西感興趣;(2)用戶可能較偏愛與其已購買的東西相類似的商品。也就是說考慮進了用戶的歷史習慣,對象客觀上不一定相似,但由於人的行為可以認為其主觀上是相似的,就可以產生推薦了。

G. 學IT的,寫了一個電影推薦系統,但是為什麼評分預測值大於五

全文以「預測電影評分」例子展開

r(i,j)=0則表明user_j沒有對movie_i 沒有評分,

推薦系統要做的就是通過預測user_j對這些movie {i|r(i,j)=0}的評分來給user_j 推薦其可能會喜歡的電影<預測評分較高的movie>

=======================================二、基於內容的推薦=======================================

對每個movie_i引入特徵x(i)=(x1, x2),這種特徵可能表明user對movie類型的偏好:浪漫or動作等

對於每個user引入一個參數theta,然後對評分矩陣的每列(對應一個user)做線性回歸,數據是{ (x(i), y(i,j)) |r(i,j)=1,for some j all i}

像機器學習一樣,x(i)添加個1變數x(i)=(1, x1, x2)

那麼對於未評分的movie_t,我們可以使用線性回歸訓練的參數theta與對應特徵x(t)做內積來得到其預測評分

對每個用戶都訓練一個參數theta_j,優化模型如下:

優化演算法:注意正則項是不約束x(i)=(1, x1, x2)中1對應的參數theta的第一項theta0,所以k=0與k=1,2分別對待

=======================================三、協同過濾=======================================

現在換個角度:如果知道theta for all user j,如何來預測x(i) = (x1, x2) all i

仍然可以使用線性回歸,為訓練每個x(i),需要評分矩陣的第i行數據{ (x(i), y(i,j)) |r(i,j)=1,for some i all j}

theta_j = (0, theta1, theta2) ;theta1=5說明user_j喜歡romance類movie, theta2=5說明user_j喜歡action類movie,只能有一個等於5哦,

我覺得也可以是:theta_j = (0, 4, 1) ;喜歡romance 4 action 1.

對應的優化:

協同過濾:交替優化theta與x

=========================================四、協同過濾演算法=======================================

優化:

優化:注意去掉了theta和x的添加項

=========================================五、實現細節補充=======================================

實現細節:

如果有user沒有對任何電影評分或者所有評分的電影都是0分,那麼所學習到的參數是零向量,

則預測都是0值,這是不合理的。通過 將評分矩陣減去其行均值再進行線性回歸來「避免」這種情況

=========================================六、一點思考==========================================

協同過濾那塊,同時優化theta、x,這樣得到的theta、x還有特定的意義<比如:x是否還表徵對影視類型的喜愛與否>沒有?

回歸中,在x數據上不添加1-feature是不是因為後來引入的平均值化;如果不是,那會對結果有什麼影響?

用x-feature來表徵一個movie,x-feature的各分量的可解釋性;應該會有一部分user應為演員的緣故有一些"偏愛"。

這里,講的"基於內容的推薦"與"協同過濾"跟以前對這兩個詞的認識/所指內容不同,查清楚、搞明白。

這周還會再更一篇關於此節課的演算法實現,會對上述部分問題做出回答。

H. 基於java jsp asp php vb安卓系統畢業設計與實現論文源碼下載

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