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协同过滤电影推荐rapidminer

发布时间:2022-09-25 18:44:22

A. 矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用

矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用
推荐系统是当下越来越热的一个研究问题,无论在学术界还是在工业界都有很多优秀的人才参与其中。近几年举办的推荐系统比赛更是一次又一次地把推荐系统的研究推向了高潮,比如几年前的Neflix百万大奖赛,KDD CUP 2011的音乐推荐比赛,去年的网络电影推荐竞赛,还有最近的阿里巴巴大数据竞赛。这些比赛对推荐系统的发展都起到了很大的推动作用,使我们有机会接触到真实的工业界数据。我们利用这些数据可以更好地学习掌握推荐系统,这些数据网上很多,大家可以到网上下载。
推荐系统在工业领域中取得了巨大的成功,尤其是在电子商务中。很多电子商务网站利用推荐系统来提高销售收入,推荐系统为Amazon网站每年带来30%的销售收入。推荐系统在不同网站上应用的方式不同,这个不是本文的重点,如果感兴趣可以阅读《推荐系统实践》(人民邮电出版社,项亮)第一章内容。下面进入主题。
为了方便介绍,假设推荐系统中有用户集合有6个用户,即U={u1,u2,u3,u4,u5,u6},项目(物品)集合有7个项目,即V={v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7},用户对项目的评分结合为R,用户对项目的评分范围是[0, 5]。R具体表示如下:

推荐系统的目标就是预测出符号“?”对应位置的分值。推荐系统基于这样一个假设:用户对项目的打分越高,表明用户越喜欢。因此,预测出用户对未评分项目的评分后,根据分值大小排序,把分值高的项目推荐给用户。怎么预测这些评分呢,方法大体上可以分为基于内容的推荐、协同过滤推荐和混合推荐三类,协同过滤算法进一步划分又可分为基于基于内存的推荐(memory-based)和基于模型的推荐(model-based),本文介绍的矩阵分解算法属于基于模型的推荐。
矩阵分解算法的数学理论基础是矩阵的行列变换。在《线性代数》中,我们知道矩阵A进行行变换相当于A左乘一个矩阵,矩阵A进行列变换等价于矩阵A右乘一个矩阵,因此矩阵A可以表示为A=PEQ=PQ(E是标准阵)。
矩阵分解目标就是把用户-项目评分矩阵R分解成用户因子矩阵和项目因子矩阵乘的形式,即R=UV,这里R是n×m, n =6, m =7,U是n×k,V是k×m。直观地表示如下:

高维的用户-项目评分矩阵分解成为两个低维的用户因子矩阵和项目因子矩阵,因此矩阵分解和PCA不同,不是为了降维。用户i对项目j的评分r_ij =innerproct(u_i, v_j),更一般的情况是r_ij =f(U_i, V_j),这里为了介绍方便就是用u_i和v_j内积的形式。下面介绍评估低维矩阵乘积拟合评分矩阵的方法。
首先假设,用户对项目的真实评分和预测评分之间的差服从高斯分布,基于这一假设,可推导出目标函数如下:

最后得到矩阵分解的目标函数如下:

从最终得到得目标函数可以直观地理解,预测的分值就是尽量逼近真实的已知评分值。有了目标函数之后,下面就开始谈优化方法了,通常的优化方法分为两种:交叉最小二乘法(alternative least squares)和随机梯度下降法(stochastic gradient descent)。
首先介绍交叉最小二乘法,之所以交叉最小二乘法能够应用到这个目标函数主要是因为L对U和V都是凸函数。首先分别对用户因子向量和项目因子向量求偏导,令偏导等于0求驻点,具体解法如下:

上面就是用户因子向量和项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优解。迭代终止的条件下面会讲到。
接下来讲解随机梯度下降法,这个方法应用的最多。大致思想是让变量沿着目标函数负梯度的方向移动,直到移动到极小值点。直观的表示如下:

其实负梯度的负方向,当函数是凸函数时是函数值减小的方向走;当函数是凹函数时是往函数值增大的方向移动。而矩阵分解的目标函数L是凸函数,因此,通过梯度下降法我们能够得到目标函数L的极小值(理想情况是最小值)。
言归正传,通过上面的讲解,我们可以获取梯度下降算法的因子矩阵更新公式,具体如下:

(3)和(4)中的γ指的是步长,也即是学习速率,它是一个超参数,需要调参确定。对于梯度见(1)和(2)。
下面说下迭代终止的条件。迭代终止的条件有很多种,就目前我了解的主要有
1) 设置一个阈值,当L函数值小于阈值时就停止迭代,不常用
2) 设置一个阈值,当前后两次函数值变化绝对值小于阈值时,停止迭代
3) 设置固定迭代次数
另外还有一个问题,当用户-项目评分矩阵R非常稀疏时,就会出现过拟合(overfitting)的问题,过拟合问题的解决方法就是正则化(regularization)。正则化其实就是在目标函数中加上用户因子向量和项目因子向量的二范数,当然也可以加上一范数。至于加上一范数还是二范数要看具体情况,一范数会使很多因子为0,从而减小模型大小,而二范数则不会它只能使因子接近于0,而不能使其为0,关于这个的介绍可参考论文Regression Shrinkage and Selection via the Lasso。引入正则化项后目标函数变为:

(5)中λ_1和λ_2是指正则项的权重,这两个值可以取一样,具体取值也需要根据数据集调参得到。优化方法和前面一样,只是梯度公式需要更新一下。
矩阵分解算法目前在推荐系统中应用非常广泛,对于使用RMSE作为评价指标的系统尤为明显,因为矩阵分解的目标就是使RMSE取值最小。但矩阵分解有其弱点,就是解释性差,不能很好为推荐结果做出解释。
后面会继续介绍矩阵分解算法的扩展性问题,就是如何加入隐反馈信息,加入时间信息等。

B. 求基于用户的协同过滤算法matlab代码

什么是推荐算法
推荐算法最早在1992年就提出来了,但是火起来实际上是最近这些年的事情,因为互联网的爆发,有了更大的数据量可以供我们使用,推荐算法才有了很大的用武之地。
最开始,所以我们在网上找资料,都是进yahoo,然后分门别类的点进去,找到你想要的东西,这是一个人工过程,到后来,我们用google,直接搜索自己需要的内容,这些都可以比较精准的找到你想要的东西,但是,如果我自己都不知道自己要找什么肿么办?最典型的例子就是,如果我打开豆瓣找电影,或者我去买说,我实际上不知道我想要买什么或者看什么,这时候推荐系统就可以派上用场了。
推荐算法的条件
推荐算法从92年开始,发展到现在也有20年了,当然,也出了各种各样的推荐算法,但是不管怎么样,都绕不开几个条件,这是推荐的基本条件
根据和你共同喜好的人来给你推荐
根据你喜欢的物品找出和它相似的来给你推荐
根据你给出的关键字来给你推荐,这实际上就退化成搜索算法了
根据上面的几种条件组合起来给你推荐
实际上,现有的条件就这些啦,至于怎么发挥这些条件就是八仙过海各显神通了,这么多年沉淀了一些好的算法,今天这篇文章要讲的基于用户的协同过滤算法就是其中的一个,这也是最早出现的推荐算法,并且发展到今天,基本思想没有什么变化,无非就是在处理速度上,计算相似度的算法上出现了一些差别而已。
基于用户的协同过滤算法
我们先做个词法分析基于用户说明这个算法是以用户为主体的算法,这种以用户为主体的算法比较强调的是社会性的属性,也就是说这类算法更加强调把和你有相似爱好的其他的用户的物品推荐给你,与之对应的是基于物品的推荐算法,这种更加强调把和你你喜欢的物品相似的物品推荐给你。
然后就是协同过滤了,所谓协同就是大家一起帮助你啦,然后后面跟个过滤,就是大家是商量过后才把结果告诉你的,不然信息量太大了。。
所以,综合起来说就是这么一个算法,那些和你有相似爱好的小伙伴们一起来商量一下,然后告诉你什么东西你会喜欢。
算法描述
相似性计算
我们尽量不使用复杂的数学公式,一是怕大家看不懂,难理解,二是我是用mac写的blog,公式不好画,太麻烦了。。
所谓计算相似度,有两个比较经典的算法
Jaccard算法,就是交集除以并集,详细可以看看我这篇文章。
余弦距离相似性算法,这个算法应用很广,一般用来计算向量间的相似度,具体公式大家google一下吧,或者看看这里
各种其他算法,比如欧氏距离算法等等。
不管使用Jaccard还是用余弦算法,本质上需要做的还是求两个向量的相似程度,使用哪种算法完全取决于现实情况。
我们在本文中用的是余弦距离相似性来计算两个用户之间的相似度。
与目标用户最相邻的K个用户
我们知道,在找和你兴趣爱好相似的小伙伴的时候,我们可能可以找到几百个,但是有些是好基友,但有些只是普通朋友,那么一般的,我们会定一个数K,和你最相似的K个小伙伴就是你的好基友了,他们的爱好可能和你的爱好相差不大,让他们来推荐东西给你(比如肥皂)是最好不过了。

C. 大数据进行kmeans聚类在hadoop2上怎么实现

一、介绍Mahout
Mahout是Apache下的开源机器学习软件包,目前实现的机器学习算法主要包含有协同过滤/推荐引擎,聚类和分类三 个部分。Mahout从设计开始就旨在建立可扩展的机器学习软件包,用于处理大数据机器学习的问题,当你正在研究的数据量大到不能在一台机器上运行时,就 可以选择使用Mahout,让你的数据在Hadoop集群的进行分析。Mahout某些部分的实现直接创建在Hadoop之上,这就使得其具有进行大数据 处理的能力,也是Mahout最大的优势所在。相比较于Weka,RapidMiner等 图形化的机器学习软件,Mahout只提供机器学习的程序包(library),不提供用户图形界面,并且Mahout并不包含所有的机器学习算法实现, 这一点可以算得上是她的一个劣势,但前面提到过Mahout并不是“又一个机器学习软件”,而是要成为一个“可扩展的用于处理大数据的机器学习软件”,但 是我相信会有越来越多的机器学习算法会在Mahout上面实现。[1]

二、介绍K-Means
这是Apache官网上的算法描述,简单来说就是基于划分的聚类算法,把n个对象分为k个簇,以使簇内具有较高的相似度。相似度的计算根据一个簇中对象的平均值来进行。[2]
三、在Hadoop上实现运行
1,实验环境
①hadoop集群环境:1.2.1 一个Master,两个Slaves,在开始运行kmeans时启动hadoop
②操作系统:所有机器的系统均为ubuntu12.04
③Mahout版本:采用的是0.5版
2,数据准备
数据采用的是 这是网上提供的一个比较不错是数据源。然后用指令 hadoop fs -put /home/hadoop/Desktop/data testdata,将在我桌面的文件data上传到HDFS的testdata目录下,这里为什么是testdata,我也正在思考,因为我本来是上传到 input里,但是运行时提示could not find ….user/testdata之类的,所以现改为了testdata。
3,运行
①配置Mahout环境:在Apache官网下载Mahout的版本,我选择的是0.5。然后解压到你指定的目录,将此目录路径写入/etc/profile,添加如下语句:
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
然后执行 source /etc/profile。在mahout目录下执行bin/mahout命令,检测系统是否安装成功。如图:

注:此处修改环境变量有些网上提示是/etc/bash.bashrc,我也试着修改过,但是发现在我这里使环境变量生效的是profile。
②运行Mahout里自带的K-Means算法,bin/mahout org.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.kmeans.Job,这里启动后遇到了一点问题,提示 Could not find math.vector。
4,结果
在我的环境下运行5分钟左右,最后生成一个文件,如图

四、总结
Mahout是一个很强大的数据挖掘工具,需要进行更深层的了解。
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D. 直通车冷启动期有多久

直通车冷启动期大概一个半小时。

直通车本意指从一个城市到另一个城市,车辆在行驶的过程中,如无意外情况发生的情况下原则上不停靠任何中途站点,直接到达车辆前往的目的地,这样便于旅客的出行以及更大限度地节约时间,类似于专车直达。

在现实生活中也有很多的寓意,主要是指节约时间,简洁,方便快捷,便民。协同过滤推荐基于这样的假设: 为用户找到他真正感兴趣的内容的方法是,首先找与他兴趣相似的用户,然后将这些用户感兴趣的东西推荐给该用户。

所以该推荐技术最大的优点是对推荐对象没有特殊的要求,能处理非结构化的复杂对象,如音乐、电影等,并能发现用户潜在的兴趣点。协同过滤推荐算法主要是利用用户对项目的评分数据,通过相似邻居查询,找出与当前用户兴趣最相似的用户群。

根据这些用户的兴趣偏好为当前用户提供最可能感兴趣的项目推荐列表。为更进一步地说明协同过滤推荐算法的推荐原理,本文以用户对电影的推荐为例进行阐述。

以上内容参考:网络-直通车

E. 如何在Hadoop平台上实现K-means算法

一、介绍Mahout
Mahout是Apache下的开源机器学习软件包,目前实现的机器学习算法主要包含有协同过滤/推荐引擎,聚类和分类三 个部分。Mahout从设计开始就旨在建立可扩展的机器学习软件包,用于处理大数据机器学习的问题,当你正在研究的数据量大到不能在一台机器上运行时,就 可以选择使用Mahout,让你的数据在Hadoop集群的进行分析。Mahout某些部分的实现直接创建在Hadoop之上,这就使得其具有进行大数据 处理的能力,也是Mahout最大的优势所在。相比较于Weka,RapidMiner等 图形化的机器学习软件,Mahout只提供机器学习的程序包(library),不提供用户图形界面,并且Mahout并不包含所有的机器学习算法实现, 这一点可以算得上是她的一个劣势,但前面提到过Mahout并不是“又一个机器学习软件”,而是要成为一个“可扩展的用于处理大数据的机器学习软件”,但 是我相信会有越来越多的机器学习算法会在Mahout上面实现。[1]

二、介绍K-Means
这是Apache官网上的算法描述,简单来说就是基于划分的聚类算法,把n个对象分为k个簇,以使簇内具有较高的相似度。相似度的计算根据一个簇中对象的平均值来进行。[2]
三、在Hadoop上实现运行
1,实验环境
①hadoop集群环境:1.2.1 一个Master,两个Slaves,在开始运行kmeans时启动hadoop
②操作系统:所有机器的系统均为ubuntu12.04
③Mahout版本:采用的是0.5版
2,数据准备
数据采用的是 这是网上提供的一个比较不错是数据源。然后用指令 hadoop fs -put /home/hadoop/Desktop/data testdata,将在我桌面的文件data上传到HDFS的testdata目录下,这里为什么是testdata,我也正在思考,因为我本来是上传到 input里,但是运行时提示could not find ….user/testdata之类的,所以现改为了testdata。
3,运行
①配置Mahout环境:在Apache官网下载Mahout的版本,我选择的是0.5。然后解压到你指定的目录,将此目录路径写入/etc/profile,添加如下语句:
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
然后执行 source /etc/profile。在mahout目录下执行bin/mahout命令,检测系统是否安装成功。如图:

注:此处修改环境变量有些网上提示是/etc/bash.bashrc,我也试着修改过,但是发现在我这里使环境变量生效的是profile。
②运行Mahout里自带的K-Means算法,bin/mahout org.apache.mahout.clustering.syntheticcontrol.kmeans.Job,这里启动后遇到了一点问题,提示 Could not find math.vector。
4,结果
在我的环境下运行5分钟左右,最后生成一个文件,如图

四、总结
Mahout是一个很强大的数据挖掘工具,需要进行更深层的了解。

F. 协同过滤,基于内容推荐有什么区别

基于内容的推荐只考虑了对象的本身性质,将对象按标签形成集合,如果你消费集合中的一个则向你推荐集合中的其他对象;

基于协同过滤的推荐算法,充分利用集体智慧,即在大量的人群的行为和数据中收集答案,以帮助我们对整个人群得到统计意义上的结论,推荐的个性化程度高,基于以下两个出发点:(1)兴趣相近的用户可能会对同样的东西感兴趣;(2)用户可能较偏爱与其已购买的东西相类似的商品。也就是说考虑进了用户的历史习惯,对象客观上不一定相似,但由于人的行为可以认为其主观上是相似的,就可以产生推荐了。

G. 学IT的,写了一个电影推荐系统,但是为什么评分预测值大于五

全文以“预测电影评分”例子展开

r(i,j)=0则表明user_j没有对movie_i 没有评分,

推荐系统要做的就是通过预测user_j对这些movie {i|r(i,j)=0}的评分来给user_j 推荐其可能会喜欢的电影<预测评分较高的movie>

=======================================二、基于内容的推荐=======================================

对每个movie_i引入特征x(i)=(x1, x2),这种特征可能表明user对movie类型的偏好:浪漫or动作等

对于每个user引入一个参数theta,然后对评分矩阵的每列(对应一个user)做线性回归,数据是{ (x(i), y(i,j)) |r(i,j)=1,for some j all i}

像机器学习一样,x(i)添加个1变量x(i)=(1, x1, x2)

那么对于未评分的movie_t,我们可以使用线性回归训练的参数theta与对应特征x(t)做内积来得到其预测评分

对每个用户都训练一个参数theta_j,优化模型如下:

优化算法:注意正则项是不约束x(i)=(1, x1, x2)中1对应的参数theta的第一项theta0,所以k=0与k=1,2分别对待

=======================================三、协同过滤=======================================

现在换个角度:如果知道theta for all user j,如何来预测x(i) = (x1, x2) all i

仍然可以使用线性回归,为训练每个x(i),需要评分矩阵的第i行数据{ (x(i), y(i,j)) |r(i,j)=1,for some i all j}

theta_j = (0, theta1, theta2) ;theta1=5说明user_j喜欢romance类movie, theta2=5说明user_j喜欢action类movie,只能有一个等于5哦,

我觉得也可以是:theta_j = (0, 4, 1) ;喜欢romance 4 action 1.

对应的优化:

协同过滤:交替优化theta与x

=========================================四、协同过滤算法=======================================

优化:

优化:注意去掉了theta和x的添加项

=========================================五、实现细节补充=======================================

实现细节:

如果有user没有对任何电影评分或者所有评分的电影都是0分,那么所学习到的参数是零向量,

则预测都是0值,这是不合理的。通过 将评分矩阵减去其行均值再进行线性回归来“避免”这种情况

=========================================六、一点思考==========================================

协同过滤那块,同时优化theta、x,这样得到的theta、x还有特定的意义<比如:x是否还表征对影视类型的喜爱与否>没有?

回归中,在x数据上不添加1-feature是不是因为后来引入的平均值化;如果不是,那会对结果有什么影响?

用x-feature来表征一个movie,x-feature的各分量的可解释性;应该会有一部分user应为演员的缘故有一些"偏爱"。

这里,讲的"基于内容的推荐"与"协同过滤"跟以前对这两个词的认识/所指内容不同,查清楚、搞明白。

这周还会再更一篇关于此节课的算法实现,会对上述部分问题做出回答。

H. 基于java jsp asp php vb安卓系统毕业设计与实现论文源码下载

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