als算法参数_Pyspark推荐算法实战（一）

作者：丁永兵

作者简介：NLP、推荐算法

1. 前言

由于最近转向商品推荐的工作，因此从本文起，开始介绍一些利用pyspark在推荐算法中的具体应用。

目前最新版本的spark已经出到2.4.5，我们主要使用的还是2.3版本，所以后续涉及代码开发，全部基于2.3.4版本。

首先看下pyspark的算法包内容，pyspark算法包主要有ml和mllib两个库，这 两个库从图一看到，整体内容基本一致，都能满足我们日常的算法需求，不过从2.0开始，mllib主要进行维护状况，不再新增功能，加上ml库与scikit-learn使用非常类似，对于经常使用后者建模的同学来说，ml能够非常快速入手，建议更多时候使用ml算法包。

如图所示，ml中提供fpm：频繁项挖掘和recommendation 两个算法包，帮助快速落地推荐算法，下面就这两块内容进行详细介绍，并进行代码开发实现。

图一 pyspark算法工具包内容

2. pyspark中频繁项挖掘算法实现

fpm下主要包含两类算法：FPGrowth和PrefixSpan，PrefixSpan算法主要挖掘序列模式的数据，其记录元素具有时间上的先后关系，与我们常见的购物篮分析数据不是同一个场景，在此就不再赘述。

FPGrowth是韩嘉炜等人于2000年提出的一种关联分析算法，其核心思想是构建一颗频繁模式树。

相比较于Apriori算法，FPGrowth计算速度大大优于前者，前者需要根据项数多次扫描数据库，直到没符合要求的项集存在为止，而FPGrowth仅需扫描两次，计算量大大降低：

• 第1次扫描获取各个元素的频率，去掉不满足支持度要求的项，并对符合的元素从大到小排序；

• 第2次扫描建立一颗FP-Tree树。

针对算法具体细节，有兴趣同学可以搜索些文章了解下，比较容易理解，不再说明了，下面就FPGrowth的实际使用进行代码说明。

先看下官网给出的模型操作示例代码

>>> from pyspark.sql.functions import split>>> data = (spark.read...     .text("data/mllib/sample_fpgrowth.txt")...     .select(split("value", "\s+").alias("items")))>>> data.show(truncate=False)+------------------------+|items                   |+------------------------+|[r, z, h, k, p]         ||[z, y, x, w, v, u, t, s]||[s, x, o, n, r]         ||[x, z, y, m, t, s, q, e]||[z]                     ||[x, z, y, r, q, t, p]   |+------------------------+>>> fp = FPGrowth(minSupport=0.2, minConfidence=0.7)

模型需要的每行记录要求为一个array，将购物篮所涉及的商品列表组合在一起，因此，需要先按照订单进行汇总整理。

如图所示，下面是一个我们最常见的产品销量统计表：

图二 销售样例数据

1. 按订单汇总整理数据

a.先利用spark sql的concat_ws将每个订单下的sku_id汇总拼接成一个字符串。

sql = """       SELECT            order_id,            concat_ws(',',sku_id) as sku_list,        FROM goods_data        GROUP BY order_id"""

b. 将字段进行切割，并将数据转换为一个array进行存储

sdf = sdf.withColumn("sku_array", split(    sdf["sku_list"], ",").cast(ArrayType(StringType())))

2. 模型训练使用

模型训练就比较简单了，跟sklearn类似，直接定义好模型参数，指定要分析的字段名称，设置好支持度和置信度的阈值，fit即可，非常简单。

from pyspark.ml.fpm import FPGrowthfpGrowth = FPGrowth(itemsCol="sku_array", minSupport=0.001, minConfidence=0.1)model = fpGrowth.fit(sdf)

3.模型结果解读

针对得到的模型，主要使用freqItemsets和associationRules两项内容。

a.freqItemsets 为各频繁项组合的频率结果，打印表结构，可以看到只有两个字段items表示组合列表，freq表示该组合在数据集出现的频数。

freq = model.freqItemsets# 查看结果内容freq.printSchema()

root |-- items: array (nullable = false) |    |-- element: string (containsNull = true) |-- freq: long (nullable = false)

b.associationRules 为各频繁项组合前后项的置信度统计，打印表结构，可以看到antecedent前项商品组合，consequent表示后项商品组合，confidence为置信度，表示前项出现出现的情况下，后项商品出现的概率。

Rules=model.associationRulesRules.printSchema()

root |-- antecedent: array (nullable = false) |    |-- element: string (containsNull = true) |-- consequent: array (nullable = false) |    |-- element: string (containsNull = true) |-- confidence: double (nullable = false)

通过对结果的频繁项进行组合筛选，即可得到我们想要的购物篮商品组合结果，下面介绍下协同过滤算法在pyspark中的使用。

3. pyspark中recommendation算法包使用

spark的recommendation算法包更过分，仅且只包含一种算法——ALS算法，简单程度让本人以为是不是没下载安装好。

从协同过滤算法的分类来看，相对于更入门的User CF或Item CF的协同过滤算法，ALS算法属于User-Item CF，算是一种混合协同过滤算法，同时考虑是User和Item两方面，模型一般情况下优于前面两种算法。

对于User-Item矩阵，一般该矩阵非常大，而且元素非常稀疏，所以在推荐系统实践中，常常需要利用矩阵分解的方式来间接使用User-Item矩阵。不同于线性代数中的svd ,在推荐算法实践中，借鉴了svd的思想，最终求得两个矩阵矩阵P，Q，使得其乘积无限接近与原始矩阵R：

图三 用户商品矩阵分解

此处两个矩阵P可以认为用户对各商品品类的偏好，而Q可以认为是商品都属于哪些商品品类，从而使用P和Q来代替R，更好的实践我们的工程项目中。

算法最核心的思想是构建两个小的稠密矩阵X,Y，通过这两个矩阵来替代原始的R矩阵：

                        

要讲下面算法的具体实现细节，需要回过头再简单提下，协同过滤涉及用户反馈行为的分类：

• 显性反馈行为：用户有明确表示物品喜欢的行为，比如电影、音乐评分等

• 隐性反馈行为：不能明确反映用户喜好的行为，比如电商购物。

显性反馈比较容易理解，隐性反馈比较复杂些，用户购买了某个商品，并不代表他喜欢，他可能是买来送人的，也可能他买了之后发现不喜欢。显性反馈的数值，如评分越高表示越喜欢，而隐性反馈中，用户多次购买一个商品，说明用户喜欢这个商品的置信度较高。

针对我们购物的实际场景，常将购物数量作为权重，所以某些人称该模型为一种“加权的正则化矩阵分解”模型，再加一些正则处理，模型损失函数修正为：

其中：

• pij表示用户对商品的偏好，由用户对商品的购买量决定：

• cij表示用户对某商品喜欢程度的置信度，一般使用cij=1+arij，此处a表示置信参数，可以根据交叉验证的方式获取

针对上述目标函数，常见的求解方式，一种可以通过梯度下降的方式；另外一种，即通过ALS算法求解，ALS全称交替最小二乘法，做法简单描述如下：

• 随机初始化X、Y；

• 固定X(或Y)的情况下，使用最小二乘的方法计算Y(或X)，然后反过来，不断迭代，直到符合终止条件为止；

理论的部分已经说完了，下面来看下具体实现：

a.按人统计商品销量数据

sql = """       SELECT            user_id,            sku_id,            sku_cnt        FROM goods_data        GROUP BY            order_id,            sku_id"""

b.模型训练使用

此处使用ALS模型时，设置implicitPrefs=True表示数据集为隐性反馈，nonnegative=True表示数据集非负。

from pyspark.ml.recommendation import ALSals = ALS(    maxIter=20,    regParam=0.01,    userCol="userId",    itemCol="sku_id",    implicitPrefs =True,    ratingCol="sku_cnt",    nonnegative=True)model = als.fit(data)

c.模型评估

隐性反馈模型得到的为用户是否购买的概率，所以此处创建一个label字段，后面使用auc值来评判模型的具体效果。

from pyspark.ml.evaluation import BinaryClassificationEvaluatorfrom pyspark.sql.functions import udffrom pyspark.sql.types import IntegerTypedef fun(sku_cnt):    return 1 if sku_cnt>0 else 0udf_fun=udf(fun,IntegerType())test = test.withColumn("label",udf_fun(test.sku_cnt))pred = model.transform(test).fillna(0)evaluator = BinaryClassificationEvaluator(rawPredictionCol='prediction',labelCol='label')auc = evaluator.evaluate(pred,{evaluator.metricName: 'areaUnderROC'})

d.模型预测

当我们训练调整好我们的模型之后，此时我们即可进行模型预测，此处也比较简单，对于训练好的模型，输入我们指定的用户和商品，然后按照预测用户是否购买的概率从大到小排序即可，之后再加些过滤规则，即可得到我们想要的结果。

user_pred = model.transform(user_data).fillna(0)user_pred.orderBy("prediction",ascending=False).show(20)

以上为本次分享的推荐算法工程实践的首篇内容，后续将继续介绍其他常见算法在项目中的工程实践。

参考资料：

[1] https://blog.csdn.net/woniu201411/article/details/85341448

[2] https://zhuanlan.zhihu.com/p/33819712

[3] 《推荐系统算法实践》——黄美灵

[4] 《推荐系统》——陈开江

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