机器学习实践：ALS的矩阵分解¶

交替最小二乘法（Alternating Least Squares, ALS）是一个比较古早的推荐系统算法了，发表在18年之前，本来已经完全可以不管了，因为用神经网络（Neural Network）做物品的embedding的效果已经很好了。

但是，NN开销确实比较大，一来训练速度限制样本不能太多，二来内存限制物品数量不能太多（虽然严格意义上，通过更猛的框架分布式，PS之类可以解决，但也更麻烦）。因此，又把ALS算法给捡起来了，它的效果上虽然只能达到NN的80%左右，但是优势是，

用户和物品数量几乎无上限（只要不超过整型最大21亿，微博月活用户能全量分解）
训练速度非常快（因为没有反向传播/SGD）
可以分布式（Spark MLlib的明星算法）

粗看下来，几乎是弥补了神经网络的劣势，因此有了这篇实践，看看有什么坑，摸摸上限在哪里。（跳转踩坑后的总结）

1、理论¶

交替最小二乘法（Alternating Least Squares, ALS）是一种不需要反向传播的优化方法。这是因为ALS是一种基于线性代数的矩阵分解方法，而不是基于梯度下降的优化方法。在ALS中，优化过程通过交替固定用户或物品矩阵来解决相应的最小二乘问题，这样就可以直接利用解析解来更新用户或物品向量。

与需要使用反向传播的神经网络方法或者FM不同，ALS的优化过程不涉及计算导数链。由于这一特性，ALS在实现上比较简单，并且非常适合并行计算和大规模稀疏数据集的处理。

这篇博客中有简单的迭代动画示例，就不搬公式了。

1.1、项目背景¶

我们的目标是训练三级标签向量，输入数据是用户兴趣分数。例如，对某个用户而言，有如下的兴趣标签，形如(user, tag, weight)

其中，分数是基于用户历史点击行为统计得到的，越高则越感兴趣。标签总量在10万量级，用户总量在亿级别。如果验证成功，那么也可以推广到其他用户行为日志，每种日志都可以算出一份矩阵分解向量。

1.2、“0”的处理¶

1.2.1 难点¶

矩阵分解做推荐的原理，看似简单，毕竟在线性代数中就学过，例如LU，QR，SVD。但是有一个点，必须要明确提出来，那就是0的含义。在线性代数学习的时候，我们的拟合的是矩阵的全部项，包括0项和非0项，但是在推荐系统中，用户的打分矩阵是稀疏的，0的含义是两层，

表达了用户的隐式反馈，1>0，也就是用户打分的项就比没打分的0兴趣高
表达了未知，NULL，也就是待预测

在处理零的问题上，其实就很微妙，

如果去拟合 全部的 数值，也就是线性代数的方式，那么模型只会表达第一种含义，将把大部分数据预估为0，就没有起到补充推荐的意义了，实践中几乎不会这么处理
如果只拟合非零的数值，那么模型会把稀疏矩阵的0位置全部填充一个非零值，即只表达了第二种含义，但忽略掉了用户最大量的隐式反馈。

对于第二种处理，在某些推荐场景中，用户会 明确为所有/大部分物品 进行0-5分的打分，没有隐式反馈，那完全是可以应用的，例如MovieLens数据。

但是，像用户点击日志、互动日志，或者我们要拟合的用户兴趣数据，就不合适了，因为没出现的物品，大概率是不感兴趣的，估计效果也不会好（后面做了相应验证）。

1.2.2 思路¶

那么有什么办法，可以同时满足两种需求呢？有三种思路，

拟合非零数值，但需要进行随机负采样（negative sampling）（即是说，以一定概率认为NULL的数据是0）
拟合正样本和零样本，但是样本权重不同，正样本提权，零样本降权（即是说，正样本尽量还原为1，负样本松弛的认为是0）
Bayesian Pairwise Ranking（BPR），拟合非零数值的偏序对，以及随机负采样的与正样本的偏序对

今天的主角，Spark实现的ALS模型，支持的方式是第1种和第2种，我2014年实现的FM-BPR是第3种。

对比下SVD系列和ALS

SVD（Singular Value Decomposition）

标准的数学分解方法，将矩阵精确分解为三个子矩阵。
适用于各种数据分析任务，如降维和噪声过滤。
局限性：高计算复杂度，特别是对于稀疏矩阵。

ALS（Alternating Least Squares）

没有反向传播，迭代优化算法，特别擅长处理稀疏矩阵。
由于其易于并行化和处理大规模数据的能力，常用于推荐系统。
局限性：解可能是局部最优，需调参和良好的初始化。

Funk SVD

针对推荐系统的一个变种，不需要显式地计算整个用户-项目评分矩阵。
通过梯度下降法优化分解过程，目标是最小化预测评分与实际评分的误差。
在Netflix Prize竞赛中流行起来。
优点：
- 更加灵活，易于处理大型稀疏矩阵。
- 能对用户和项目的隐含特征进行直接建模。

SVD++

扩展了Funk SVD的基本模型，通过加入关于用户隐式反馈的信息（例如，用户是否浏览过特定项目，不论评分如何）。
增加了对用户是否与项目交互过（而非仅作出过评分）的考量。
优点：
- 提高了推荐系统的准确性，因为它利用了更多关于用户偏好的信息。
- 适用于处理含有隐式反馈的数据集。

1.3、拟合模式¶

根据Spark ALS官方文档的说明，支持两种训练模式，一种是显式反馈（explicit preference），另一种是隐式反馈（implicit preference）。

1.3.1 显式反馈¶

显式反馈模式下，矩阵分解要拟合的目标是限定在非零项，损失函数如下，注意其中的集合\(I_u = \{i | r_{u,i}>0\}\)，

\[ \min_{p,q}\sum_{r_{u,i}>0}(r_{u,i} - q_{i}^{T}p_{u})^2 + \lambda(||q_{i}||^2 + ||p_{u}||^2) \]

因此，要增加隐式反馈，需要我们人工添加随机负样本集合\(N_u\)，

\[ \min_{p,q}\sum_u\sum_{i\in I_u \cup N_u}(r_{u,i} - q_{i}^{T}p_{u})^2 + \lambda(||q_{i}||^2 + ||p_{u}||^2) \]

效果是，正样本拟合数值本身，比如0.8，0.9分的兴趣，用来区分高分兴趣和低分兴趣，随机采样的负样本，拟合数值为0，用来区分低分兴趣和非兴趣标签。

Note

这一负采样步骤非常重要，大部分网上资料并没有明确指出，直接套用跑ALS的效果实际很差。

1.3.2 隐式反馈¶

隐式反馈模式，实现基于2008年Koren的论文，“Collaborative Filtering for Implicit Feedback Datasets"

Essentially instead of finding the low-rank approximations to the rating matrix R, this finds the approximations for a preference matrix P where the elements of P are 1 if r > 0 and 0 if r <= 0. The ratings then act as ‘confidence’ values related to strength of indicated user preferences rather than explicit ratings given to items.

损失函数定义如下，

\[ \min_{p,q}\sum_{u, i} c_{u,i}(p_{u,i} - q_{i}^{T}p_{u})^2 + \lambda(||q_{i}||^2 + ||p_{u}||^2) \]

where

\(c_{u,i}=1+\alpha r_{u,i}\)
\(p_{u,i}=1\) if \(r_{u,i}>0\) and \(p_{u,i}=0\) if \(r_{u,i}=0\)
\(r_{u,i}\) is a numerical representation of users' preferences (e.g., number of clicks, etc.)

用pytorch习惯的语言翻译一下，

\(p_{u,i}\)是转化后的label，对于用户兴趣就是拟合1，非兴趣拟合数值0
损失函数为binary cross entropy
\(c_{u,i}\)是样本权重（sample_weight），非兴趣就是1.0基础值，对兴趣标签，则是随着分越高，样本权重越大
实现的效果就是让负样本大概趋向于0，但很松弛；正样本趋向于1，且分值约大，约束力约强；
\(\alpha\)是一个重要的超参数，理想情况下希望让，0.9分预估0.999，0.6分预估0.6，NULL样本预估成0.4分，能贡献差不多的loss，很明显\(\alpha\)需要结合\(r\)的取值范围来定，如果\(r\in[0,1]\)，那么\(\alpha>1\)比较合适，另外负样本比较多的话（稀疏度高），\(\alpha\)也需要相应调大
不用额外随机添加负样本，因为已经全部使用了（只是confidence低一些）

2、实践¶

完整训练代码：用户兴趣标签的ALS矩阵分解

代码流程：

输入数据整理成(user_code, item_code, weight)的格式，code需要是整数范围内的值，也就是支持到20亿左右
定义好模型参数，训练模型，获得用户和物品向量
模型可以用来给矩阵补全，用RMSE和AUC可以进行评估补全效果，前者评估分数，后者评估顺序
使用faiss和cosine来评估item向量的相似召回结果，从感官上评估

2.1、核心代码¶

from pyspark.ml.recommendation import ALS, ALSModel
# 设置ALS模型参数
params = {
  "maxIter": args.maxIter,
  "regParam": args.regParam,
  "userCol": 'user_code', 
  "itemCol": 'tag_code', 
  "ratingCol": 'weight', 
  "rank": args.rank,
  "coldStartStrategy": 'drop',
  "implicitPrefs": args.implicitPrefs,
  "alpha": args.alpha,
  "numUserBlocks": args.als_blocks,
  "numItemBlocks": args.als_blocks
}
als = ALS(**params)
# 训练模型
model = als.fit(train_data)
# 评估模型
metrics = evaluate(model, test_data, 0.75)

代码简单，但实际跑下来的话，发现效果差异很大，有时完全不可用，有时又到能达到神经网络的85%。因此记录下我测试过的各种因素，以确认真实有效的步骤。

2.2、效果展示¶

2.2.1 Explicit（显式无负采样）¶

默认模式，特点：头部标签挺好的，召回排序挺符合预期的，但会掺杂一些离谱的标签，长尾的不行

AUC = 0.8886290409072619
Root-mean-square error = 0.40032166991548884

相似物品召回效果如下，

{'regParam': 0.01, 'rank': 20, 'implicitPrefs': False, 'transform': 'none'}

2024-12-10 20:22:31.380 | INFO | __main__::251 - 数据集的schema：
2024-12-10 20:23:44.544 | INFO | __main__:split_dataset:75 - 数据中总标签数：52822
2024-12-10 20:26:26.558 | INFO | __main__::281 - 模型参数：{'maxIter': 10, 'regParam': 0.01, 'userCol': 'user_code', 'itemCol': 'tag_code', 'ratingCol': 'weight', 'rank': 20, 'coldStartStrategy': 'drop', 'implicitPrefs': False, 'alpha': 500.0, 'numUserBlocks': 160, 'numItemBlocks': 160}
2024-12-10 20:26:26.586 | INFO | __main__::293 - 使用转换：none -> Column<'weight'>
2024-12-10 20:58:41.545 | INFO | __main__::304 - Model saved to viewfs:///user_ext/weibo_bigdata_vf/yandi/als/checkpoints/dt=20241015/pt=long_obj_all/train.d_20.imp_False.reg_0.01.a_500.0.it_10.tf_none.sub_0%1%2%3%4%5%6%7%8%9
2024-12-10 21:01:01.609 | INFO | __main__:evaluate:89 - Root-mean-square error = 0.40032166991548884
2024-12-10 21:01:08.164 | INFO | __main__:evaluate:93 - AUC = 0.8886290409072619
2024-12-10 21:01:13.852 | INFO | __main__::341 - Report saved to viewfs:///user_ext/weibo_bigdata_vf/yandi/als/checkpoints/dt=20241015/pt=long_obj_all/report.json
2024-12-10 21:01:13.853 | INFO | __main__::351 - 准备物品特征...
2024-12-10 21:01:18.277 | INFO | __main__:normalize_features:116 - Feature matrix shape: (52822, 20)
2024-12-10 21:01:18.869 | INFO | __main__::357 - 计算相似物品...
2024-12-10 21:01:33.106 | INFO | __main__:log_matches:158 - 李鸿章 -> 1042015:historyConcept_8994373d3a93c2fe6ebb625a71c7d195 -> 李鸿章:1.0|袁世凯:1.0|冯玉祥:1.0|洪秀全:1.0|朱元璋:1.0|明朝:1.0|明成祖:1.0|李自成:1.0|太平天国:1.0|古代政治家:1.0|汪精卫:1.0|唐朝:1.0|崇祯:1.0|蒋介石:1.0|秦始皇:1.0|元朝:1.0|汉朝:1.0|八国联军:1.0|清朝:1.0|春秋战国:1.0|孙中山:1.0|军统:1.0|安禄山:1.0|杨秀清:1.0|张学良:1.0|汉高祖:1.0|杜月笙:1.0|蒋经国:1.0|希特勒:1.0|宋朝:1.0|成吉思汗:1.0|斯大林:1.0|汉武帝:1.0|努尔哈赤:1.0|岳飞:1.0|明太祖:1.0|原子弹:1.0|李宗仁:1.0|阎锡山:1.0|白崇禧:1.0|唐太宗:1.0|戴笠:1.0|左宗棠:1.0|和珅:1.0|慈禧:1.0|北宋:1.0|隋朝:1.0|毛主席:1.0|抗日战争:1.0|张作霖:1.0
2024-12-10 21:01:33.111 | INFO | __main__:log_matches:158 - 复习 -> 1042015:extendtag_143d13cd3598ca3ef00513a952d62628 -> 复习:1.0|知识点:1.0|押题:1.0|真题:1.0|考前焦虑:1.0|复习计划:1.0|模拟题:1.0|民刑:1.0|戴鹏:1.0|理论法:1.0|备考:1.0|成绩:1.0|行政法:1.0|机构:0.9|考试:0.9|蓝井优太:0.9|商经:0.9|贾耗:0.9|学制五年:0.9|北京中医药大学:0.9|执业医师考试:0.9|商法:0.9|甄子琦:0.9|答题思路:0.9|贾凡:0.9|李笑来:0.9|非法经营罪:0.9|法考:0.9|担保物权:0.9|章宇:0.9|刷题:0.9|医师资格考试:0.9|作文模板:0.9|计算题:0.9|临床执业医师:0.9|行贿罪:0.9|食品科学与工程:0.9|黑白密码:0.9|只是结婚的关系:0.9|抵押权:0.9|华北科技学院:0.9|姜小海:0.9|刘润南:0.9|主观题:0.9|杜洪波:0.9|卷毛比雄犬:0.9|财务管理:0.9|Tatan:0.9|郑北:0.9|郑州师范学院:0.9
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2024-12-10 21:01:33.120 | INFO | __main__:log_matches:158 - 单板滑雪 -> 1042015:outdoorType_68e4a62e9330d02b632adb1dc3c477c1 -> 单板滑雪:1.0|哥本哈根时装周:1.0|朴智炫:1.0|男生穿搭:1.0|朴载相:1.0|工业建筑:1.0|祝晓晗:1.0|雅思作文:1.0|Gisele Bundchen:1.0|泳衣:1.0|王小草:1.0|李光洙:1.0|坎迪丝·斯瓦内普尔:1.0|吉赛尔·邦辰:1.0|戴娃·卡塞尔:1.0|安妮·海瑟薇:1.0|穿普拉达的女王:1.0|鲁菜:1.0|黄西:1.0|小谢尔顿:1.0|潮汕生腌:1.0|浴血黑帮:1.0|Sporty & Rich:1.0|春夏时装周:1.0|sam smith:1.0|美女街头测试:1.0|王诗安:1.0|战绳:1.0|健身游泳:1.0|犯罪都市:1.0|刘真:1.0|First Love 初恋:1.0|马东锡:1.0|Running Man:1.0|吉赛尔·邦辰:1.0|海外脱口秀:1.0|生腌:1.0|白莲花度假村:1.0|我叫赵甲第:1.0|姜思达:1.0|Mirrors:1.0|搞笑采访:1.0|燃情克利夫兰:1.0|老友记:1.0|孙燕姿:1.0|massimodutti:1.0|鹿晨辉:1.0|刘在石:1.0|莉莉-罗丝·德普:1.0|郭采洁:1.0
2024-12-10 21:01:33.124 | INFO | __main__:log_matches:158 - 李世石 -> 1042015:sportweiqiPlayer_e0463285bdcdc52656e0d4a1f278eeef -> 李世石:1.0|李昌镐:1.0|古力:1.0|亨克:1.0|马晓春:1.0|常昊:0.9|聂卫平:0.9|刘锋:0.9|何韵诗:0.9|罗德里-塔林:0.9|皮克:0.9|贝尔纳尔:0.9|华山论剑:0.9|罗本:0.9|美国足球:0.9|加里-莱因克尔:0.9|卡西利亚斯:0.9|拉沃尔杯:0.9|姜东润:0.9|井山裕太:0.9|贝肯鲍尔:0.9|又是充满希望的一天:0.9|克莱蒙:0.9|唐凯:0.9|雷东多:0.9|大罗纳尔多:0.9|叶甫根尼·维克托罗维奇·普鲁申科:0.9|法尔考:0.9|奥兰多城:0.9|芝野虎丸:0.9|盖德·穆勒:0.9|刘昌赫:0.9|塞尔吉奥·拉莫斯:0.9|克林斯曼:0.9|芮乃伟:0.9|三星杯:0.9|世界杯金球奖:0.9|申旻埈:0.9|格雷茨卡:0.9|索莱尔:0.9|德拉富恩特:0.9|一力辽:0.9|许皓鋐:0.9|纳赛尔:0.9|崔精:0.9|金明训:0.9|春兰杯:0.9|上野爱咲美:0.9|薛皓文:0.9|薛桐:0.9
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2.2.2 Implicit（隐式反馈）¶

特点：效果很稳定，随着维度增加，纯度增加

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2.2.3 Explicit negSampling（显式+负采样）¶

效果最好：比默认的explicit w/o negSamling强太多！
效果略高于隐式反馈，相对来说更有一种“准”的感觉（更容易关联到大脑中直接想到的标签）
```
AUC = 0.904632907494468
Root-mean-square error = 0.14593924382837117
```
缺点是训练时开销增加：由于额外增加负采样，即时只用10%的训练数据，也与全量数据下的隐式负反馈用时接近；内存方面，也需要增扩大2倍的内存，相同配置只能用60%数据训练
scaling带来的效果提升不明显，10%和60%效果基本相同。

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2.2.4 word2vec¶

词向量方案：skipgram with negative sampling，效果最好的模型，粒度很细

2.3、因子分析¶

2.3.1 Scaling¶

使用10%的user_code进行训练，

显式反馈（无负采样），处于混乱状态
对比抽样数据和全量数据的结果，显式反馈提升巨大！！而隐式则差不多

隐式反馈{'maxIter': 10, 'regParam': 0.01, 'rank': 24, 'implicitPrefs': True, 'alpha': 500.0, 'transform': 'power4', 'sub': '5'}

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2.3.2 超参¶

默认维度参数rank=10，当数据抽样10%的时候，基本够用，但是全量数据会造成重叠严重，扩展到16维之后才可以区分开；增加到32d过程中，AUC会持续提升，消耗资源会O(rank)级增长
alpha是配合implicitPrefs=True的参数，正样本的置信度，alpha=1以下基本不可用，ALS引用的论文使用的是alpha=40，实测发现从1增加到500，效果持续有提升。设定与\(r\)的取值范围和数据的稀疏程度有关，\(r\)越小，稀疏程度越高，需要相应调大alpha
maxIter是迭代次数，没有很大影响，默认10次即可；概念上类比梯度下降（Gradient Descent）里面的epoch（容易误理解为steps）
regParam是归一化参数 \(\lambda\)，默认值0.01即可。对explicit w/o negSampling影响较大，而隐式反馈，explicit w/ negSampling这俩都比较稳定

变动regParam参数后效果

显式反馈模式，采用相同的参数{'rank': 10, 'transform': 'none', 'implicitPrefs': False, 'sub': '5'}，

negSampling	`regParam`	AUC	RMSE
True	0.1	0.86637	0.22038
True	0.01	0.89430	0.18770
True	0.001	0.89383	0.18844
False	1	0.74859	0.52812
False	0.1	0.75439	0.43522
False	0.01	0.85707	0.42712

support：一些实践文章提到，应该预处理过滤掉长尾的item和user；这里测试发现，过滤前后，AUC之类的效果其实差不多，过滤与否主要从性价比角度上考虑的
numUserBlocks/numItemBlocks：可以看成repartition数，影响计算的并行任务数，默认10，集群可以调大到160

{'regParam': 0.01, 'rank': 16, 'implicitPrefs': True, 'alpha': 200.0, 'transform': 'power4'}

2024-12-09 18:32:41.816 | INFO | __main__::250 - 数据集的schema：
2024-12-09 18:34:10.764 | INFO | __main__:split_dataset:75 - 数据中总标签数：52822
2024-12-09 18:36:40.243 | INFO | __main__::280 - 模型参数：{'maxIter': 10, 'regParam': 0.01, 'userCol': 'user_code', 'itemCol': 'tag_code', 'ratingCol': 'weight', 'rank': 16, 'coldStartStrategy': 'drop', 'implicitPrefs': True, 'alpha': 200.0, 'numUserBlocks': 60, 'numItemBlocks': 60}
2024-12-09 18:36:40.270 | INFO | __main__::292 - 使用转换：power4 -> Column<'pow(weight, 4)'>
2024-12-09 19:23:47.631 | INFO | __main__::303 - Model saved to viewfs:///user_ext/weibo_bigdata_vf/yandi/als/checkpoints/dt=20241015/pt=long_obj_all/train.d_16.imp_True.reg_0.01.a_200.0.it_10.tf_power4.sub_0%1%2%3%4%5%6%7%8%9
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2024-12-09 19:26:25.947 | INFO | __main__::350 - 准备物品特征...
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2024-12-09 17:24:45.431 | INFO | __main__:log_matches:158 - 单板滑雪 -> 1042015:outdoorType_68e4a62e9330d02b632adb1dc3c477c1 -> 单板滑雪:1.0|斯巴达勇士赛:1.0|平板卧推:1.0|运动生活:1.0|精神氮泵:1.0|力量举:1.0|引体向上:1.0|哑铃卧推:1.0|陈康:0.9|轮滑:0.9|肱二头肌:0.9|工业建筑:0.9|氮泵:0.9|杠铃:0.9|冲浪:0.9|四季酒店:0.9|阿诺德·施瓦辛格:0.9|中国健美协会:0.9|街头摄影:0.9|理光GR3:0.9|双杠臂屈伸:0.9|佳明:0.9|胶片相机:0.9|焦安静:0.9|鹿晨辉:0.9|厦门马拉松:0.9|健身打卡:0.9|蜜桃臀:0.9|张沛勉:0.9|泳衣:0.9|理光 GR:0.9|手表:0.9|上海马拉松:0.9|大迫杰:0.9|骑行活动:0.9|棒铃:0.9|间歇跑:0.9|俯身划船:0.9|哈雷:0.9|北京马拉松:0.9|川崎:0.9|肱三头肌:0.9|埃鲁德·基普乔格:0.9|重庆国际马拉松:0.9|推举:0.9|毕慧:0.9|徕卡M:0.9|胶片摄影:0.9|李美珍:0.9|实用工业设计:0.9
2024-12-09 17:24:45.431 | INFO | __main__:log_matches:158 - 单板滑雪 -> 1042015:sportIceConcept_68e4a62e9330d02b632adb1dc3c477c1 -> 单板滑雪:1.0|冰壶:1.0|李永波:1.0|德雷塞尔:1.0|刘少昂:1.0|冰球:1.0|陈虹伊:1.0|司雅杰:1.0|刘少林:1.0|傅海峰:1.0|鲍春来:1.0|孙龙:1.0|马克-霍顿:1.0|齐广璞:1.0|跳马:1.0|自由体操:1.0|高低杠:1.0|沈锡希:1.0|何诗蓓:1.0|陈雨菲:1.0|超级杯:1.0|冰雪项目:1.0|宁忠岩:1.0|雅典奥运会:1.0|王仪涵:1.0|朱祎玎:1.0|巴塞罗那奥运会:1.0|平衡木:1.0|冰壶世锦赛:1.0|范可新:1.0|金建熙:1.0|悉尼奥运会:1.0|李冰洁:1.0|李文龙:1.0|中国短道速滑队:1.0|张珈宁:1.0|张楚桐:1.0|舒尔廷:1.0|速度滑冰:1.0|亚冬会:1.0|崔敏静:1.0|徐爱丽:1.0|张添翼:1.0|李坤:1.0|钟宇晨:1.0|王晔:1.0|臧一泽:1.0|杨浚瑄:1.0|石宇奇:1.0|徐一拉:1.0
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2024-12-09 17:24:45.438 | INFO | __main__:log_matches:158 - 德约科维奇 -> 1042015:sportTennisPlayer_103999953 -> 德约科维奇:1.0|纳达尔:1.0|德尔波特罗:1.0|史蒂夫-诺瓦克:1.0|亚历山大-兹维列夫:1.0|瓦林卡:1.0|卡斯珀-鲁德:1.0|马德里大师赛:1.0|ATP:1.0|加斯奎特:1.0|罗兰加洛斯:1.0|阿尔卡拉兹:1.0|阿加西:1.0|安迪穆雷:1.0|上海大师赛:1.0|丹尼尔·梅德韦杰夫:1.0|尼克克耶高斯:1.0|多米尼克蒂姆:1.0|张德培:1.0|费德勒:1.0|巴黎大师赛:1.0|麦肯罗:1.0|迈阿密大师赛:1.0|拉沃尔杯:1.0|卡洛斯·阿尔卡拉斯:1.0|埃德伯格:1.0|罗德·拉沃尔:1.0|辛辛那提大师赛:1.0|比约·博格:1.0|伊万尼塞维奇:1.0|蒙特卡洛大师赛:1.0|阿利亚西姆:1.0|西西帕斯:1.0|沃达斯科:1.0|萨芬:1.0|塞伦多罗:1.0|波普林:1.0|扬尼克-辛纳:1.0|费雷尔:1.0|特松加:1.0|伯蒂奇:1.0|胡贝特·胡尔卡奇:1.0|泰勒·弗里茨:1.0|米洛斯拉奥尼奇:1.0|霍尔格·鲁内:1.0|弗索维奇:1.0|戴维斯杯:1.0|范德尚舒普:1.0|鲁苏沃里:1.0|贝雷蒂尼:1.0
2024-12-09 17:24:45.441 | INFO | __main__:log_matches:158 - 赵露思 -> 1042015:moviePerson_c2459842283015b387530776c04c3985 -> 赵露思:1.0|赵今麦:1.0|迪丽热巴:0.9|虞书欣:0.9|刘亦菲:0.9|Angelababy:0.9|刘浩存:0.9|杨幂:0.9|鞠婧祎:0.9|白鹿:0.9|黄晓明:0.9|王鹤棣:0.9|田曦薇:0.9|古力娜扎:0.9|周也:0.9|Lisa:0.9|金晨:0.9|情感语录:0.9|宋轶:0.9|明星盘点:0.9|张婧仪:0.9|吴磊:0.9|章若楠:0.9|赵丽颖:0.9|吴谨言:0.9|张雨绮:0.9|陈都灵:0.9|关晓彤:0.9|周雨彤:0.8|于正:0.8|贾玲:0.8|可爱萌娃:0.8|秦岚:0.8|王楚然:0.8|杨超越:0.8|张若昀:0.8|王诗龄:0.8|张凌赫:0.8|宋祖儿:0.8|林更新:0.8|谷爱凌:0.8|黄子韬:0.8|萌娃日常:0.8|日常记录:0.8|周冬雨:0.8|黄景瑜:0.8|鹿晗:0.8|沈月:0.8|生活感悟:0.8|减肥:0.8
2024-12-09 17:24:45.445 | INFO | __main__:log_matches:158 - 灌篮高手 -> 1042015:cartoonItem_2644 -> 灌篮高手:1.0|山治:1.0|The First Slam Dunk:1.0|大蛇丸:1.0|自来也:1.0|井上雄彦:1.0|终末的女武神:1.0|波特卡斯·D·艾斯:1.0|岛崎遥香:1.0|马尔科:1.0|北条司:1.0|哈迪斯:1.0|田中真弓:1.0|沙·克洛克达尔:1.0|乌索普:1.0|动漫推荐:1.0|车田正美:1.0|萨博:1.0|佩罗娜:1.0|日漫推荐:1.0|火影忍者:1.0|宇智波鼬:1.0|乌塔:1.0|猫眼三姐妹:1.0|月光骑士:1.0|金政基:1.0|侦探漫画:0.9|波雅·汉库克:0.9|超人:0.9|滨边美波:0.9|蝙蝠侠:0.9|渡边美穗:0.9|白石麻衣:0.9|美国队长2:0.9|哥谭:0.9|卡卡西:0.9|松井玲奈:0.9|尾田荣一郎:0.9|指原莉乃:0.9|哈莉·奎茵:0.9|七大罪:0.9|灌篮高手:0.9|曼达洛人:0.9|生田绘梨花:0.9|奈良鹿丸:0.9|新垣结衣:0.9|青之芦苇:0.9|特拉法尔加·罗:0.9|西野七濑:0.9|罗布·路奇:0.9
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2.3.3 长/短期兴趣¶

之前的实验结果都是拿用户长期兴趣分解的，切换成短期兴趣试一下，结果差距巨大

短期兴趣中标签个数是10w，是长期的两倍，长尾标签更多
确实能出现一些短期的组合，比如“黄圣依，再见爱人”这个
有些词在短期中不常见，比如“李鸿章”，效果不如长期

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2024-12-12 00:30:43.050 | INFO | __main__:log_matches:158 - 章子怡 -> 1042015:moviePerson_40998 -> 章子怡:1.0|保罗·沃克:0.9|2046:0.9|陈红:0.9|巩俐:0.9|李亚鹏:0.9|王菲:0.9|周莹:0.9|第十九届中国电影华表奖:0.9|徐静蕾:0.9|梁洛施:0.9|郭晶晶:0.9|此时此刻:0.9|郑志雯:0.8|海哈金喜:0.8|何超琼:0.8|金粉世家:0.8|田朴珺:0.8|林青霞:0.8|贺涵:0.8|丰腴:0.8|何锶珩:0.8|无尽:0.8|黄立行:0.8|陈冲:0.8|梁朝伟:0.8|蜗居:0.8|傅艺伟:0.8|章泽天:0.8|李嫣:0.8|靳羽西:0.8|倪景阳:0.8|玉观音:0.8|梁安琪:0.8|张曼玉:0.8|宋思明:0.8|武则天:0.8|袁泉:0.8|熙娣想聊:0.8|朱珠:0.8|情深深雨濛濛:0.8|刘嘉玲:0.8|茉莉花开:0.8|具俊晔:0.8|秦汉:0.8|庾澄庆:0.8|黄春梅:0.8|无极:0.8|周韵:0.8|罗子君:0.8
2024-12-12 00:30:43.058 | INFO | __main__:log_matches:158 - 阴阳师手游 -> 1042015:gameName_9f43a6f58e2801c14726c9cc51cabd22 -> 阴阳师手游:1.0|式神:1.0|斗技:1.0|源赖光:1.0|晴明:1.0|祸津神:1.0|御魂:1.0|平安京:1.0|百绘罗衣:1.0|花合战:1.0|天照:1.0|大触觉醒:1.0|白藏主:1.0|不见岳:1.0|鬼切:1.0|八岐大蛇:1.0|犬神:1.0|心友犬神:1.0|樱饼:1.0|烟烟罗:1.0|清姬:1.0|山童:1.0|阴阳师：超鬼王:1.0|轻衫染:1.0|源博雅:1.0|辉夜姬:1.0|蚌精:1.0|小鹿男:1.0|麓铭大岳丸:1.0|一目连:1.0|八百比丘尼:1.0|大江山:1.0|鬼童丸:1.0|缚骨清姬:1.0|薙魂:1.0|勾玉:1.0|千姬:1.0|鬼王酒吞童子:1.0|阎魔:1.0|妖琴师:1.0|代号：云:1.0|地藏像:1.0|狂骨:1.0|因幡辉夜姬:1.0|千泷:1.0|鲤鱼精:1.0|寻香行:1.0|神乐:1.0|御行达摩:1.0|伤魂鸟:1.0
2024-12-12 00:30:43.067 | INFO | __main__:log_matches:158 - model y -> 1042015:carSubBrand_21897151790127c8475f046482069cf5 -> model y:1.0|model 3:1.0|隔热膜:1.0|蔚来汽车:1.0|lucid:1.0|蔚来et7:1.0|理想mpv:1.0|FSD:1.0|蔚来:1.0|Mobileye:1.0|model x:1.0|sandero:1.0|蔚来es7:1.0|萤火虫:1.0|理想L9:1.0|宝马3系纯电:1.0|蔚来es8:1.0|ELETRE:1.0|zeekr 001:1.0|蔚来et5:1.0|蔚来ec6:1.0|panda ev:1.0|蔚来et5t:1.0|蔚来es6:1.0|腾势:1.0|雷诺clio:1.0|理想汽车:1.0|理想one:1.0|远航:1.0|rivian:1.0|zeekr x:1.0|仰望:1.0|汽场:1.0|理想l7:1.0|悬架:1.0|乐道l60:1.0|远航h9:1.0|理想M8:1.0|理想l6:1.0|hilux:1.0|锐马克:1.0|乐道:1.0|路特斯:1.0|吉利汽车:1.0|zeekr 7x:1.0|小鹏g6:1.0|小鹏p7:1.0|蔚来et9:1.0|id.4:1.0|zeekr 007:1.0
2024-12-12 00:30:51.037 | INFO | __main__:save_to_database:169 - 向量化标签特征: bigdata_vf_als_tag_encoding partition(dt=20241115, pt=short_obj_all)

3、配置¶

这节记录下基础spark配置，任务资源设置等问题。

3.1、环境配置¶

Jupyter启动单机模式的spark，方便开发

.bashrc

export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"
[[ -d $PYENV_ROOT/bin ]] && export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init -)"

# User specific aliases and functions
export SPARK_HOME=/data0/spark/spark-3.2.0-bin
export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop-2.7.3/etc/hadoop
export PYSPARK_DRIVER_PYTHON=jupyter
export PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS='notebook --ip=0.0.0.0 --port=9567'
PATH=/usr/local/bin:$SPARK_HOME/bin:$PATH

venv虚拟环境配置

requirements.txt

pyspark==3.2.0
jupyter
numpy
pandas
urllib3==1.26.6

Jupyter设置忽略Spark的Debug日志，建立如下文件~/.ipython/profile_default/ipython_kernel_config.py，

~/.ipython/profile_default/ipython_kernel_config.py

c.IPKernelApp.capture_fd_output = False

启动单机spark

export SPARK_LOCAL_DIRS=/data0/weibo_bigdata_vf/tmp
pyspark --driver-memory 60g

实测16C，128G单机可以运行10%的数据量，内存消耗50G左右，迭代ALS过程中硬盘也会消耗40G。

3.2、任务提交¶

写好单机脚本后，可以调大数据量，提交到集群上运行。

将Python和虚拟环境一起打包成zip，以--archives方式传入并解压缩，打包方法可以在之前博客中找到
--conf spark.executor.memoryOverhead=4g，可以解决Lost executor错误，参考
设置使用40台机器，每台机器4个核（也就是每台同时4个task能力），每台机器24G内存，集群模式下driver内存几乎用不到
内存一方面要调大解决Java Heap Space Error，同时也避免过小导致大量写入硬盘，出现No space left on device，打满硬盘
资源消耗上，体感随着数据增加，总内存是O(1)或者O(logN)的，调大向量维度dim会需要O(dim)左右的总内存

function submit() {
  echo "-------------------------------"
  echo "${FUNCNAME[0]}: 提交任务 @$(date)"
  echo "-------------------------------"
  export SPARK_HOME=/data0/spark/spark-3.2.0-bin
  export PYSPARK_PYTHON=Python/bin/python
  export PYSPARK_DRIVER_PYTHON="Python/bin/python"
  local dt=${1:-20241015}
  local pt=${2:-long_obj}
  local md5; md5=$(date +%s%N|md5sum|awk '{print $1}')

  $SPARK_HOME/bin/spark-submit \
  --master yarn \
  --deploy-mode cluster \
  --num-executors 40 \
  --driver-memory 3g \
  --executor-memory 24g \
  --executor-cores 4 \
  --conf "spark.app.name=bigdata_vf_als_user_tag_${md5}" \
  --conf spark.executor.memoryOverhead=4g \
  --archives viewfs://c9/user_ext/weibo_bigdata_text/yandi/udf/Python-3.9.16-spark.zip#Python \
  train.py \
  --dataset bigdata_vf_als_user_tag_tuple \
  --dataset_dt "${dt}" \
  --dataset_pt "${pt}" \
  --dataset_substr "" \
  --maxIter 10 \
  --regParam 0.01 \
  --rank 24 \
  --implicitPrefs \
  --alpha 500 \
  --als_blocks 160 \
  --train_test_split 0.9 \
  --split_by_user \
  --add_negative_samples \
  --neg_sample_ratio 1.0 \
  --transform power4 \
  --topk_items 50 \
  --faiss_index_type IP

  # 打印训练日志
  local app_id;
  app_id=$(yarn application -list -appTypes SPARK -appName bigdata_vf_als_user_tag_${md5} -appStates ALL|awk '{print $1}'|tail -n 1)
  yarn logs -applicationId $app_id|grep "__main__"

  echo "-------------------------------"
  echo "${FUNCNAME[0]}: DONE @$(date)"
  echo "-------------------------------"
}

更多调参问题，可以看AWS Open Data Analytics Best Practices（亚马逊的Spark调参经验）根据WebUI去看怎么设置内存之类，很全面了。

3.3、运行截图¶

隐式模式¶

按照给定的als_blocks数划分任务数为，默认是10，集群运行时可以调大此数。

交替更新userFactors和itemFactors，后缀为迭代次数

用户向量大概10G，物品向量占用10M左右

显式模式¶

步骤略有区别，且不额外产生userFactors和itemFactors

4、总结¶

近年来，随着深度学习兴起，越来越多的推荐系统开始使用神经协同过滤等技术，这种方法提供更强的预测能力和更丰富的用户和物品特征表达。

即便如此，ALS由于其实现简单、易于理解和良好的性能，特别是在分布式系统（如Apache Spark的MLlib中的实现）中的表现，使得它在工业界的一些场景中仍然保持着应用。从这次实践来看，ALS在推荐系统中的使用并没有被完全放弃，而是根据具体的需求和资源情况，与其他方法一同被采用。

最后，ALS在推荐场景下应用，要点总结如下，

最佳效果：显式，直接拟合分数，但需要增加随机负采样 => 切记
性价比最高：隐式反馈，通过样本权重的方式处理NULL样本的两面性，性价比最高
有规模化效应：spark消耗资源随数据量线性增长，性能良好，但仍然需要CPU/内存的配置经验

参考链接¶

Spark ALS官方文档
AWS Open Data Analytics Best Practices，亚马逊的Spark调参经验，根据WebUI去看怎么设置内存之类
Recommender System using ALS in Pyspark，比较细致讲解实现
pySpark常用函数，可以当成spark的tutorial
ALS和SVD
使用Spark ALS模型 + Faiss向量检索实现用户扩量实例

版权声明¶

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