推荐系统-协同过滤在Spark中的实现

Posted 2022-07-26 vivo互联网

作者：vivo 互联网服务器团队-Tang Shutao

现如今推荐无处不在，例如抖音、淘宝、京东App均能见到推荐系统的身影，其背后涉及许多的技术。本文以经典的协同过滤为切入点，重点介绍了被工业界广泛使用的矩阵分解算法，从理论与实践两个维度介绍了该算法的原理，通俗易懂，希望能够给大家带来一些启发。笔者认为要彻底搞懂一篇论文，最好的方式就是动手复现它，复现的过程你会遇到各种各样的疑惑、理论细节。

一、 背景

1.1 引言

在信息爆炸的二十一世纪，人们很容易淹没在知识的海洋中，在该场景下搜索引擎可以帮助我们迅速找到我们想要查找的内容。在电商场景，如今的社会物质极大丰富，商品琳琅满目，种类繁多。消费者很容易挑花眼，即用户将会面临信息过载的问题。为了解决该问题，推荐引擎应运而生。例如我们打开淘宝App，JD app，B站视频app，每一个场景下都有推荐的模块。那么此时有一个幼儿园小朋友突然问你，为什么JD给你推荐这本《程序员颈椎康复指南》？你可能会回答，因为我的职业是程序员。接着小朋友又问，为什么《Spark大数据分析》这本书排在第6个推荐位，而《Scala编程》排在第2位？这时你可能无法回答这个问题。

为了回答该问题，我们设想下面的场景：

在JD的电商系统中，存在着用户和商品两种角色，并且我们假设用户都会对自己购买的商品打一个0-5之间的分数，分数越高代表越喜欢该商品。

基于此假设，我们将上面的问题转化为用户对《程序员颈椎康复指南》，《Spark大数据分析》，《Scala编程》这三本书打分的话，用户会打多少分（用户之前未购买过这3本书）。因此物品在页面的先后顺序就等价于预测用户对这些物品的评分，并且根据这些评分进行排序的问题。

为了便于预测用户对物品的评分问题，我们将所有三元组(User, Item, Rating)，即用户User给自己购买的商品Item的评分为Rating，组织为如下的矩阵形式：

其中，表格包含个用户和个物品，将表格定义为评分矩阵，其中的元素​表示第​​​个用户对第​​个物品的评分。

例如，在上面的表格中，用户user-1购买了物品 item-1， item-3， item-4，并且分别给出了4，2，5的评分。最终，我们将原问题转化为预测白色空格处的数值。

1.2 协同过滤

协同过滤，简单来说是利用与用户兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐给用户感兴趣的物品。兴趣相投使用数学语言来表达就是相似度 (人与人，物与物)。因此，根据相似度的对象，协同过滤可以分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。

以评分矩阵为例，以行方向观测评分矩阵，每一行代表每个用户的向量表示，例如用户user-1的向量为 [4, 0, 2, 5, 0, 0]。以列方向观测评分矩阵，每一列表示每个物品的向量表示，例如物品item-1的向量为[4, 3, 0, 0, 5]。

基于向量表示，相似度的计算有多种公式，例如余弦相似度，欧氏距离，皮尔森。这里我们以余弦相似度为例，它是我们中学学过的向量夹角 (中学只涉及2维和3维) 的高维推广，余弦相似度公式很容易理解和使用。给定两个向量​和 协同过滤推荐算法

推荐系统-协同过滤在Spark中的实现

Spark机器学习(11)：协同过滤算法

推荐系统系列：不到百行代码实现基于Spark的ItemCF计算

基于物品协同过滤实现商品推荐系统

推荐系统（一）：基于物品的协同过滤算法