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
Mahout推荐引擎概况
标准化的程序开发过程
数据模型
相似度算法工具集
近邻算法工具集
推荐算法工具集
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。
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:
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:
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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。
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)
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
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
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
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
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
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
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。
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。
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
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
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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));
}
};
}
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2). 构造相似度算法模型
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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);
}
}
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3). 构造近邻算法模型
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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);
}
}
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4). 构造推荐算法模型
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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);
}
};
}
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5). 构造算法评估模型
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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());
}
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6). 推荐结果输出
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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