使用 ML spark 和数据帧进行隐式推荐答案

【问题标题】：implicit recomendation with ML spark and data frames使用 ML spark 和数据帧进行隐式推荐
【发布时间】：2015-10-04 10:03:38
【问题描述】：

我正在尝试使用带有 Spark 和 Dataframes 的新 ML 库来构建具有隐式评级的推荐器。我的代码

from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.sql import Row 

from pyspark.ml.recommendation import ALS

sc = SparkContext()
sqlContext = SQLContext(sc)

# create the dataframe (user x item)
df = sqlContext.createDataFrame(
    [(0, 0), (0, 1), (1, 1), (1, 2), (2, 1), (2, 2)],
    ["user", "item"])
als = ALS() \
    .setRank(10) \
    .setImplicitPrefs(True)
model = als.fit(df)
print "Rank %i " % model.rank

model.userFactors.orderBy("id").collect()
test = sqlContext.createDataFrame([(0, 2), (1, 0), (2, 0)], ["user", "item"])
predictions = sorted(model.transform(test).collect(), key=lambda r: r[0])
for p in predictions: print p

但是，我在这个错误中运行

pyspark.sql.utils.AnalysisException：无法解析给定输入列用户、项目的“评级”；

所以，不知道如何定义数据框

【问题讨论】：

你知道这行代码代表什么df = sqlContext.createDataFrame([(0, 0), (0, 1), (1, 1), (1, 2), (2, 1), (2, 2)],["user", "item"])吗？

标签： pyspark recommendation-engine spark-dataframe apache-spark-ml

【解决方案1】：

您似乎正在尝试使用 (user, product) 元组，但您需要 (user, product, rating) 三元组。即使对于隐式评级，您也确实需要评级。如果它们都相同，您可以使用像 1.0 这样的常量。

【讨论】：

【解决方案2】：

我很困惑，因为 MLLIB API 有一个单独的隐式 API 调用

http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-collaborative-filtering.html

val alpha = 0.01
val lambda = 0.01
val model = ALS.trainImplicit(ratings, rank, numIterations, lambda, alpha)

【讨论】：

MLLIB 计划为deprecated。 ML 包通过抽象典型的机器学习工作流任务让您可以利用现有代码执行常见任务，例如参数调整。