从源代码剖析Mahout推荐引擎

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介:

从源代码剖析Mahout推荐引擎

Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等。

从2011年开始,中国进入大数据风起云涌的时代,以Hadoop为代表的家族软件,占据了大数据处理的广阔地盘。开源界及厂商,所有数据软件,无一不向Hadoop靠拢。Hadoop也从小众的高富帅领域,变成了大数据开发的标准。在Hadoop原有技术基础之上,出现了Hadoop家族产品,通过“大数据”概念不断创新,推出科技进步。

作为IT界的开发人员,我们也要跟上节奏,抓住机遇,跟着Hadoop一起雄起!

关于作者:

  • 张丹(Conan), 程序员Java,R,PHP,Javascript

  • weibo:@Conan_Z

  • blog: http://blog.fens.me

  • email: bsspirit@gmail.com

转载请注明出处:
http://blog.fens.me/mahout-recommend-engine/


前言

Mahout框架中cf.taste包实现了推荐算法引擎,它提供了一套完整的推荐算法工具集,同时规范了数据结构,并标准化了程序开发过程。应用推荐算法时,代码也就7-8行,简单地有点像R了。为了使用简单的目标,Mahout推荐引擎必然要做到精巧的程序设计。

本文将介绍Mahout推荐引擎的程序设计。

目录

  1. Mahout推荐引擎概况

  2. 标准化的程序开发过程

  3. 数据模型

  4. 相似度算法工具集

  5. 近邻算法工具集

  6. 推荐算法工具集

  7. 创建自己的推荐引擎构造器

1. Mahout推荐引擎概况

Mahout的推荐引擎,要从org.apache.mahout.cf.taste包说起。

mahout-core-class

packages的说明:

  • common: 公共类包括,异常,数据刷新接口,权重常量

  • eval: 定义构造器接口,类似于工厂模式

  • model: 定义数据模型接口

  • neighborhood: 定义近邻算法的接口

  • recommender: 定义推荐算法的接口

  • similarity: 定义相似度算法的接口

  • transforms: 定义数据转换的接口

  • hadoop: 基于hadoop的分步式算法的实现类

  • impl: 单机内存算法实现类

从上面的package情况,我可以粗略地看出推荐引擎分为5个主要部分组成:数据模型,相似度算法,近邻算法,推荐算法,算法评分器。

从数据处理能力上,算法可以分为:单机内存算法,基于hadoop的分步式算法。

下面我们将基于单机内存算法,研究Mahout的推荐引擎的结构。

2. 标准化的程序开发过程

以UserCF的推荐算法为例,官方建议我们的开发过程:

mahout_recommendation-process

图片摘自Mahout in Action

从上图中我们可以看到,算法是被模块化的,通过1,2,3,4的过程进行方法调用。

程序代码:

 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
public  class  UserCF {
     final  static  int  NEIGHBORHOOD_NUM =  2 ;
     final  static  int  RECOMMENDER_NUM =  3 ;
     public  static  void  main(String[] args)  throws  IOException, TasteException {    
     String file =  "datafile/item.csv" ;    
     DataModel model =  new  FileDataModel( new  File(file));    
     UserSimilarity user =  new  EuclideanDistanceSimilarity(model);                    NearestNUserNeighborhood neighbor =  new  NearestNUserNeighborhood(NEIGHBORHOOD_NUM, user, model);    
     Recommender r =  new  GenericUserBasedRecommender(model, neighbor, user);    
     LongPrimitiveIterator iter = model.getUserIDs();        
     while  (iter.hasNext()) {        
         long  uid = iter.nextLong();        
         List list = r.recommend(uid, RECOMMENDER_NUM);        
         System.out.printf( "uid:%s" , uid);        
         for  (RecommendedItem ritem : list){                
                System.out.printf( "(%s,%f)" ,                ritem.getItemID(), ritem.getValue());            }            System.out.println();    
     }
     }
}

我们调用算法的程序,要用到4个对象:DataModel, UserSimilarity, NearestNUserNeighborhood, Recommender。

3. 数据模型

Mahout的推荐引擎的数据模型,以DataModel接口为父类。

mahout-datamodel

通过“策略模式”匹配不同的数据源,支持File, JDBC(MySQL, PostgreSQL), NoSQL(Cassandra, HBase, MongoDB)。

注:NoSQL的实现在mahout-integration-0.8.jar中。

数据格式支持2种:

  • GenericDataModel: 用户ID,物品ID,用户对物品的打分(UserID,ItemID,PreferenceValue)

  • GenericBooleanPrefDataModel: 用户ID,物品ID (UserID,ItemID),这种方式表达用户是否浏览过该物品,但并未对物品进行打分。

  • PlusAnonymousUserDataModel:  用于匿名用户推荐的数据类将全部匿名用户视为一个用户(内部包装其他的DataModel类型)

mahout-pref

4. 相似度算法工具集

相似度算法分为2种

  • 基于用户(UserCF)的相似度算法

  • 基于物品(ItemCF)的相似度算法

1). 基于用户(UserCF)的相似度算法

mahout-UserSimilarity

计算用户的相似矩阵,可以通过上图中几种算法。

2). 基于物品(ItemCF)的相似度算法

mahout-ItemSimilarity

计算物品的相似矩阵,可以通过上图中几种算法。

关于相似度距离的说明:

  • EuclideanDistanceSimilarity: 欧氏距离相似度

    image003

    原理:利用欧式距离d定义的相似度s,s=1 / (1+d)。

    范围:[0,1],值越大,说明d越小,也就是距离越近,则相似度越大。

    说明:同皮尔森相似度一样,该相似度也没有考虑重叠数对结果的影响,同样地,Mahout通过增加一个枚举类型(Weighting)的参数来使得重叠数也成为计算相似度的影响因子。


  • PearsonCorrelationSimilarity: 皮尔森相似度

    image004

    原理:用来反映两个变量线性相关程度的统计量

    范围:[-1,1],绝对值越大,说明相关性越强,负相关对于推荐的意义小。

    说明:1、 不考虑重叠的数量;2、 如果只有一项重叠,无法计算相似性(计算过程被除数有n-1);3、 如果重叠的值都相等,也无法计算相似性(标准差为0,做除数)。

    该相似度并不是最好的选择,也不是最坏的选择,只是因为其容易理解,在早期研究中经常被提起。使用Pearson线性相关系数必须假设数据是成对地从正态分布中取得的,并且数据至少在逻辑范畴内必须是等间距的数据。Mahout中,为皮尔森相关计算提供了一个扩展,通过增加一个枚举类型(Weighting)的参数来使得重叠数也成为计算相似度的影响因子。


  • UncenteredCosineSimilarity: 余弦相似度

    image005

    原理:多维空间两点与所设定的点形成夹角的余弦值。

    范围:[-1,1],值越大,说明夹角越大,两点相距就越远,相似度就越小。

    说明:在数学表达中,如果对两个项的属性进行了数据中心化,计算出来的余弦相似度和皮尔森相似度是一样的,在mahout中,实现了数据中心化的过程,所以皮尔森相似度值也是数据中心化后的余弦相似度。另外在新版本中,Mahout提供了UncenteredCosineSimilarity类作为计算非中心化数据的余弦相似度。


  • SpearmanCorrelationSimilarity: Spearman秩相关系数相似度

    原理:Spearman秩相关系数通常被认为是排列后的变量之间的Pearson线性相关系数。

    范围:{-1.0,1.0},当一致时为1.0,不一致时为-1.0。

    说明:计算非常慢,有大量排序。针对推荐系统中的数据集来讲,用Spearman秩相关系数作为相似度量是不合适的。


  • CityBlockSimilarity: 曼哈顿距离相似度

    原理:曼哈顿距离的实现,同欧式距离相似,都是用于多维数据空间距离的测度

    范围:[0,1],同欧式距离一致,值越小,说明距离值越大,相似度越大。

    说明:比欧式距离计算量少,性能相对高。


  • LogLikelihoodSimilarity: 对数似然相似度

    原理:重叠的个数,不重叠的个数,都没有的个数

    范围:具体可去百度文库中查找论文《Accurate Methods for the Statistics of Surprise and Coincidence》

    说明:处理无打分的偏好数据,比Tanimoto系数的计算方法更为智能。


  • TanimotoCoefficientSimilarity: Tanimoto系数相似度

    image006

    原理:又名广义Jaccard系数,是对Jaccard系数的扩展,等式为

    范围:[0,1],完全重叠时为1,无重叠项时为0,越接近1说明越相似。

    说明:处理无打分的偏好数据。


相似度算法介绍,摘自:http://www.cnblogs.com/dlts26/archive/2012/06/20/2555772.html

5. 近邻算法工具集

近邻算法只对于UserCF适用,通过近邻算法给相似的用户进行排序,选出前N个最相似的,作为最终推荐的参考的用户。

mahout-UserNeighborhood

近邻算法分为2种:

  • NearestNUserNeighborhood:指定N的个数,比如,选出前10最相似的用户。

  • ThresholdUserNeighborhood:指定比例,比如,选择前10%最相似的用户。

mahout-Neighborhood

6. 推荐算法工具集

推荐算法是以Recommender作为基础的父类,关于推荐算法的详细介绍,请参考文章:Mahout推荐算法API详解

mahout-Recommender

7. 创建自己的推荐引擎构造器

有了上面的知识,我就清楚地知道了Mahout推荐引擎的原理和使用,我们就可以写一个自己的构造器,通过“策略模式”实现,算法的组合。

新建文件:org.conan.mymahout.recommendation.job.RecommendFactory.java

public final class RecommendFactory {...}

1). 构造数据模型

 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
public  static  DataModel buildDataModel(String file)  throws  TasteException, IOException {
         return  new  FileDataModel( new  File(file));
     }
     public  static  DataModel buildDataModelNoPref(String file)  throws  TasteException, IOException {
         return  new  GenericBooleanPrefDataModel(GenericBooleanPrefDataModel.toDataMap( new  FileDataModel( new  File(file))));
     }
     public  static  DataModelBuilder buildDataModelNoPrefBuilder() {
         return  new  DataModelBuilder() {
             @Override
             public  DataModel buildDataModel(FastByIDMap trainingData) {
                 return  new  GenericBooleanPrefDataModel(GenericBooleanPrefDataModel.toDataMap(trainingData));
             }
         };
     }

2). 构造相似度算法模型

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
public  enum  SIMILARITY {
         PEARSON, EUCLIDEAN, COSINE, TANIMOTO, LOGLIKELIHOOD, FARTHEST_NEIGHBOR_CLUSTER, NEAREST_NEIGHBOR_CLUSTER
     }
     public  static  UserSimilarity userSimilarity(SIMILARITY type, DataModel m)  throws  TasteException {
         switch  (type) {
         case  PEARSON:
             return  new  PearsonCorrelationSimilarity(m);
         case  COSINE:
             return  new  UncenteredCosineSimilarity(m);
         case  TANIMOTO:
             return  new  TanimotoCoefficientSimilarity(m);
         case  LOGLIKELIHOOD:
             return  new  LogLikelihoodSimilarity(m);
         case  EUCLIDEAN:
         default :
             return  new  EuclideanDistanceSimilarity(m);
         }
     }
     public  static  ItemSimilarity itemSimilarity(SIMILARITY type, DataModel m)  throws  TasteException {
         switch  (type) {
         case  LOGLIKELIHOOD:
             return  new  LogLikelihoodSimilarity(m);
         case  TANIMOTO:
         default :
             return  new  TanimotoCoefficientSimilarity(m);
         }
     }
     public  static  ClusterSimilarity clusterSimilarity(SIMILARITY type, UserSimilarity us)  throws  TasteException {
         switch  (type) {
         case  NEAREST_NEIGHBOR_CLUSTER:
             return  new  NearestNeighborClusterSimilarity(us);
         case  FARTHEST_NEIGHBOR_CLUSTER:
         default :
             return  new  FarthestNeighborClusterSimilarity(us);
         }
     }

3). 构造近邻算法模型

 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
public  enum  NEIGHBORHOOD {
         NEAREST, THRESHOLD
     }
     public  static  UserNeighborhood userNeighborhood(NEIGHBORHOOD type, UserSimilarity s, DataModel m,  double  num)  throws  TasteException {
         switch  (type) {
         case  NEAREST:
             return  new  NearestNUserNeighborhood(( int ) num, s, m);
         case  THRESHOLD:
         default :
             return  new  ThresholdUserNeighborhood(num, s, m);
         }
     }

4). 构造推荐算法模型

 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
public  enum  RECOMMENDER {
         USER, ITEM
     }
     public  static  RecommenderBuilder userRecommender( final  UserSimilarity us,  final  UserNeighborhood un,  boolean  pref)  throws  TasteException {
         return  pref ?  new  RecommenderBuilder() {
             @Override
             public  Recommender buildRecommender(DataModel model)  throws  TasteException {
                 return  new  GenericUserBasedRecommender(model, un, us);
             }
         } :  new  RecommenderBuilder() {
             @Override
             public  Recommender buildRecommender(DataModel model)  throws  TasteException {
                 return  new  GenericBooleanPrefUserBasedRecommender(model, un, us);
             }
         };
     }
     public  static  RecommenderBuilder itemRecommender( final  ItemSimilarity is,  boolean  pref)  throws  TasteException {
         return  pref ?  new  RecommenderBuilder() {
             @Override
             public  Recommender buildRecommender(DataModel model)  throws  TasteException {
                 return  new  GenericItemBasedRecommender(model, is);
             }
         } :  new  RecommenderBuilder() {
             @Override
             public  Recommender buildRecommender(DataModel model)  throws  TasteException {
                 return  new  GenericBooleanPrefItemBasedRecommender(model, is);
             }
         };
     }
     public  static  RecommenderBuilder slopeOneRecommender()  throws  TasteException {
         return  new  RecommenderBuilder() {
             @Override
             public  Recommender buildRecommender(DataModel dataModel)  throws  TasteException {
                 return  new  SlopeOneRecommender(dataModel);
             }
         };
     }
     public  static  RecommenderBuilder itemKNNRecommender( final  ItemSimilarity is,  final  Optimizer op,  final  int  n)  throws  TasteException {
         return  new  RecommenderBuilder() {
             @Override
             public  Recommender buildRecommender(DataModel dataModel)  throws  TasteException {
                 return  new  KnnItemBasedRecommender(dataModel, is, op, n);
             }
         };
     }
     public  static  RecommenderBuilder svdRecommender( final  Factorizer factorizer)  throws  TasteException {
         return  new  RecommenderBuilder() {
             @Override
             public  Recommender buildRecommender(DataModel dataModel)  throws  TasteException {
                 return  new  SVDRecommender(dataModel, factorizer);
             }
         };
     }
     public  static  RecommenderBuilder treeClusterRecommender( final  ClusterSimilarity cs,  final  int  n)  throws  TasteException {
         return  new  RecommenderBuilder() {
             @Override
             public  Recommender buildRecommender(DataModel dataModel)  throws  TasteException {
                 return  new  TreeClusteringRecommender(dataModel, cs, n);
             }
         };
     }

5). 构造算法评估模型

 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
public  enum  EVALUATOR {
        AVERAGE_ABSOLUTE_DIFFERENCE, RMS
    }
    public  static  RecommenderEvaluator buildEvaluator(EVALUATOR type) {
        switch  (type) {
        case  RMS:
            return  new  RMSRecommenderEvaluator();
        case  AVERAGE_ABSOLUTE_DIFFERENCE:
        default :
            return  new  AverageAbsoluteDifferenceRecommenderEvaluator();
        }
    }
    public  static  void  evaluate(EVALUATOR type, RecommenderBuilder rb, DataModelBuilder mb, DataModel dm,  double  trainPt)  throws  TasteException {
        System.out.printf( "%s Evaluater Score:%s\n" , type.toString(), buildEvaluator(type).evaluate(rb, mb, dm, trainPt,  1.0 ));
    }
    public  static  void  evaluate(RecommenderEvaluator re, RecommenderBuilder rb, DataModelBuilder mb, DataModel dm,  double  trainPt)  throws  TasteException {
        System.out.printf( "Evaluater Score:%s\n" , re.evaluate(rb, mb, dm, trainPt,  1.0 ));
    }
    /**
     * statsEvaluator
     */
    public  static  void  statsEvaluator(RecommenderBuilder rb, DataModelBuilder mb, DataModel m,  int  topn)  throws  TasteException {
        RecommenderIRStatsEvaluator evaluator =  new  GenericRecommenderIRStatsEvaluator();
        IRStatistics stats = evaluator.evaluate(rb, mb, m,  null , topn, GenericRecommenderIRStatsEvaluator.CHOOSE_THRESHOLD,  1.0 );
        // System.out.printf("Recommender IR Evaluator: %s\n", stats);
        System.out.printf( "Recommender IR Evaluator: [Precision:%s,Recall:%s]\n" , stats.getPrecision(), stats.getRecall());
    }

6). 推荐结果输出

 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
public  static  void  showItems( long  uid, List recommendations,  boolean  skip) {
        if  (!skip || recommendations.size() >  0 ) {
            System.out.printf( "uid:%s," , uid);
            for  (RecommendedItem recommendation : recommendations) {
                System.out.printf( "(%s,%f)" , recommendation.getItemID(), recommendation.getValue());
            }
            System.out.println();
        }
    }

7). 完整源代码文件及使用样例:
https://github.com/bsspirit/maven_mahout_template/tree/mahout-0.8/src/main/java/org/conan/mymahout/recommendation/job


本文转自    拖鞋崽      51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/1992mrwang/1337935



相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
mahout0.11 taste框架推荐引擎api
所需jar包 数据格式以逗号分隔 1,101,5.0 1,102,3.0 1,103,2.5 2,101,2.0 2,102,2.5 2,103,5.0 2,104,2.0 3,101,2.0 3,104,4.0 3,105,4.5 3,107,5.0 4,101,5.0 4,103,3.0 4,104,4.5 4,106,4.0 5,101,4.0 5,102,3.0 5,103,2
2832 0