ALS演算法的基本思想

阿新 • • 發佈：2019-01-19

SparkALS演算法基本思想

ALS演算法是基於模型的推薦演算法。起基本思想是對稀疏矩陣進行模型分解，評估出缺失項的值，以此來得到一個基本的訓練模型。然後依照此模型可以針對新的使用者和物品資料進行評估。ALS是採用交替的最小二乘法來算出缺失項的。交替的最小二乘法是在最小二乘法的基礎上發展而來的。由於本人數學有限，就大體的介紹下最小二乘法的思想

最小二乘法

以下是使用者A、B、C對物品A、B、C的打分

使用者\物品	物品A(id=1)	物品B(id=7))	物品C(id=9)
使用者A(id=4)	5	?	4
使用者B(id=2)	?	?	3
使用者C(id=3)	1	3	5

上圖的矩陣可以按照(使用者id,物品id)=評分的方式，在一個X/Y軸的一個點，只不過這些點有的有具體的值，有的沒有，那麼我們可以根據已經有值的點計算出一個函式F，使得這個函式F的曲線近似的穿插這些點，並使這些點的真值(表中的評分)與函式F測算值的方差之和最小（可以認為方差之和為0）。這樣就可以獲得一個方差函式FF，針對方差函式FF求偏導，就可以計算出函式F。
描述的不太清楚，可以參見部落格http://blog.csdn.net/yauphy1/article/details/43735763

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