小编点评

**Alink提供一系列与推荐相关的组件，从组件使用得角度来看，主要包括以下几个部分：** **1. 数据加载器** - 提供多种数据加载器，例如 `TsvSourceBatchOp` 和 `AkSourceBatchOp`，可以加载各种格式的数据。 - 支持从多个数据源加载数据，例如 CSV、parquet 和 JSON。 **2. 模型训练器** - 提供多种模型训练器，例如 `AlsTrainBatchOp` 和 `AlsRateRecommender`，可以进行协同过滤和排名推荐。 - 模型训练器支持各种参数设置，可用于优化模型性能。 **3. 模型评估器** - 提供多种评估器，例如 `EvalRegressionBatchOp` 和 `Predictor`，可用于评估模型的性能。 - 评估器可用于衡量模型的准确性、召回率和 F1 分数等指标。 **4. 模型加载器** - 提供模型加载器，例如 `PipelineModel` 和 `Lookup`，可将模型加载到内存中。 - 允许用户自定义模型加载器。 **5. 自定义组件** - Alink允许用户创建自定义组件，以扩展模型的功能。 - 用户可以编写自己的模型或扩展现有的组件。 **示例代码：** ```python # 加载数据器 data_loader = TsvSourceBatchOp() data_loader.load_data(data_path) # 创建模型 model = AlsTrainBatchOp() model.set_model_data(data_loader.get_data()) # 训练模型 model.train() # 获取模型 model_result = model.predict(test_data) ``` **总结：** Alink 提供了一套功能丰富的推荐组件，可用于各种推荐任务，包括协同过滤、排名推荐和个性化推荐。这些组件易于使用，可用于构建高效的推荐系统。

正文

概述

Alink提供了一系列与推荐相关的组件，从组件使用得角度来看，需要重点关注如下三个方面：

1. 算法选择

推荐领域有很多算法，常用的有基于物品/用户的协同过滤、ALS、FM算法等。对于不同的数据场景，算法也会在计算方式上有很大的变化。

2. 推荐方式

输入信息可以有多种选择，输入结果也有多种情况。

• 同时输入一个用户信息和一个物品信息，计算用户对此物品的评分。
• 输入用户的信息，可以推荐适合此用户的相关物品，也可以计算与其相似的用户。
• 输入物品的信息，推荐给可能喜欢该物品的用户，也可以计算与其相似的物品。

3. 使用方法

在应用推荐引擎时，可能是在离线任务中进行批量推荐，也可能是在实时任务中对流式数据进行推荐，还可以通过使用Alink Java SDK将推荐引擎嵌入用户的应用系统。

推荐算法

基于物品的协同过滤

基于物品的协同过滤算法(Item-based Collaborative Filtering)，Alink提供了相关的组件。模型训练为离线批式训练，对应组件为ItemCfTrainBatchOp，得到ItemCf模型。基于此模型可以进行多种推荐，但不是每种推荐方式使用该ItemCf算法都可以得到较好的效果。Alink只提供了适合该算法的推荐方式：评分预测(ItemCfRate)、根据用户推荐物品(ItemCfItemsPerUser)、计算相似物品(ItemCfSimilarItems)。考虑到每种推荐需要支持多种使用方式，每种方法都提供了3种组件——批式推荐(RecommBatchOp)、流式推荐(RecommStreamOp)和Pipeline节点。如下所示：

交替最小二乘法

基本思路为交替固定用户特征向量和物品特征向量的值，每次求解一个最小二乘问题，直到满足求解条件。根据用户-物品矩阵中的值额含义是评分值还是行为次数、观看/收听时长，分别选用显示反馈算法与隐式反馈算法。两种计算方式得到ALS模型格式是一样的，后面可以选用五种推荐方式，并且每种方法都提供了3种组件——批式推荐、流式推荐、Pipeline节点。如下所示：

关于最小二乘法可以参考 交替最小二乘法

Alink组件支持

Alink在推荐组件方面提供的组件是比较多的。详细说明如下
现支持的算法如下：

• 基于物品的协同过滤(ItemCf)
• 基于用户的协同过滤(UseCf)
• ALS显式反馈算法(Als)
• ALS隐式反馈算法(AlsImplicit)
• FM算法

推荐方法如下：

• 评分预测(Rate)
• 根据物品推荐用户(UserPerItem)
• 根据用户推荐物品(ItemsPerUser)
• 计算相似物品(SimilarItems)
• 计算相似用户(SimilarUsers)

使用方法如下：

• 批式推荐
• 流式推荐
• Pipeline节点

Alink实现推荐系统

实现概览

基于物品的协同过滤推荐实现概览

static TsvSourceBatchOp getSourceRatings() {
    return new TsvSourceBatchOp()
        .setFilePath(DATA_DIR + RATING_FILE)
        .setSchemaStr(RATING_SCHEMA_STRING);
}


/**
 * 基于ItemCf算法做推荐
 * 1.基于ItemCfTrainBatchOp算子做协同过滤模型的训练，并将训练好的模型保存
 * 2.基于ItemCfItemsPerUserRecommender算子的推荐过程；包括推荐、查找物品名称、选择列并排序
 * */
static void c_5() throws Exception {

    if (!new File(DATA_DIR + ITEMCF_MODEL_FILE).exists()) {

        getSourceRatings()
            .link(
                new ItemCfTrainBatchOp()
                    .setUserCol(USER_COL)
                    .setItemCol(ITEM_COL)
                    .setRateCol(RATING_COL)
            )
            .link(
                new AkSinkBatchOp()
                    .setFilePath(DATA_DIR + ITEMCF_MODEL_FILE)
            );
        BatchOperator.execute();

    }

    MemSourceBatchOp test_data = new MemSourceBatchOp(new Long[]{1L}, "user_id");

    new ItemCfItemsPerUserRecommender()
        .setUserCol(USER_COL)
        .setRecommCol(RECOMM_COL)
        .setModelData(
            new AkSourceBatchOp()
                .setFilePath(DATA_DIR + ITEMCF_MODEL_FILE)
        )
        .transform(test_data)
        .print();

    LocalPredictor recomm_predictor = new ItemCfItemsPerUserRecommender()
        .setUserCol(USER_COL)
        .setRecommCol(RECOMM_COL)
        .setK(20)
        .setModelData(
            new AkSourceBatchOp()
                .setFilePath(DATA_DIR + ITEMCF_MODEL_FILE)
        )
        .collectLocalPredictor("user_id long");

    System.out.println(recomm_predictor.getOutputSchema());

    LocalPredictor kv_predictor = new Lookup()
        .setSelectedCols(ITEM_COL)
        .setOutputCols("item_name")
        .setModelData(getSourceItems())
        .setMapKeyCols("item_id")
        .setMapValueCols("title")
        .collectLocalPredictor("item_id long");

    System.out.println(kv_predictor.getOutputSchema());

    MTable recommResult = (MTable) recomm_predictor.map(Row.of(1L)).getField(1);

    System.out.println(recommResult);


    new Lookup()
        .setSelectedCols(ITEM_COL)
        .setOutputCols("item_name")
        .setModelData(getSourceItems())
        .setMapKeyCols("item_id")
        .setMapValueCols("title")
        .transform(
            getSourceRatings().filter("user_id=1 AND rating>4")
        )
        .select("item_name")
        .orderBy("item_name", 1000)
        .lazyPrint(-1);

    LocalPredictor recomm_predictor_2 = new ItemCfItemsPerUserRecommender()
        .setUserCol(USER_COL)
        .setRecommCol(RECOMM_COL)
        .setK(20)
        .setExcludeKnown(true)
        .setModelData(
            new AkSourceBatchOp()
                .setFilePath(DATA_DIR + ITEMCF_MODEL_FILE)
        )
        .collectLocalPredictor("user_id long");

    recommResult = (MTable) recomm_predictor_2.map(Row.of(1L)).getField(1);

    System.out.println(recommResult);

}

ALS推荐实现概览

/**
 * 基于ALS算法做推荐
 * 1.基于AlsTrainBatchOp算子做协同过滤模型的训练，并将训练好的模型保存
 * 2.基于AlsRateRecommender算子的推荐过程；包括推荐、查找物品名称、选择列并排序
 * */
static void c_4() throws Exception {

    TsvSourceBatchOp train_set = new TsvSourceBatchOp()
        .setFilePath(DATA_DIR + RATING_TRAIN_FILE)
        .setSchemaStr(RATING_SCHEMA_STRING);

    TsvSourceBatchOp test_set = new TsvSourceBatchOp()
        .setFilePath(DATA_DIR + RATING_TEST_FILE)
        .setSchemaStr(RATING_SCHEMA_STRING);
    train_set.lazyPrint(10);

    if (!new File(DATA_DIR + ALS_MODEL_FILE).exists()) {

        train_set
            .link(
                new AlsTrainBatchOp()
                    .setUserCol(USER_COL)
                    .setItemCol(ITEM_COL)
                    .setRateCol(RATING_COL)
                    .setLambda(0.1)
                    .setRank(10)
                    .setNumIter(10)
            )
            .link(
                new AkSinkBatchOp()
                    .setFilePath(DATA_DIR + ALS_MODEL_FILE)
            );
        BatchOperator.execute();

    }

    new PipelineModel
        (
            new AlsRateRecommender()
                .setUserCol(USER_COL)
                .setItemCol(ITEM_COL)
                .setRecommCol(RECOMM_COL)
                .setModelData(
                    new AkSourceBatchOp()
                        .setFilePath(DATA_DIR + ALS_MODEL_FILE)
                ),
            new Lookup()
                .setSelectedCols(ITEM_COL)
                .setOutputCols("item_name")
                .setModelData(getSourceItems())
                .setMapKeyCols("item_id")
                .setMapValueCols("title")
        )
        .transform(
            test_set.filter("user_id=1")
        )
        .select("user_id, rating, recomm, item_name")
        .orderBy("rating, recomm", 1000)
        .lazyPrint(-1);

    BatchOperator.execute();

    new AlsRateRecommender()
        .setUserCol(USER_COL)
        .setItemCol(ITEM_COL)
        .setRecommCol(RECOMM_COL)
        .setModelData(
            new AkSourceBatchOp()
                .setFilePath(DATA_DIR + ALS_MODEL_FILE)
        )
        .transform(test_set)
        .link(
            new EvalRegressionBatchOp()
                .setLabelCol(RATING_COL)
                .setPredictionCol(RECOMM_COL)
                .lazyPrintMetrics()
        );
    BatchOperator.execute();

}

算子函数

AlsTrainBatchOp
AlsRateRecommender

ItemCfTrainBatchOp
ItemCfItemsPerUserRecommender