🎬 电影推荐的魔法：探索ALS算法在MovieLens数据集上的应用

在这个信息爆炸的时代，我们每天都面临着海量的选择。想象一下，你打开了一个视频网站，却不知道该看什么好？这时候，一个贴心的电影推荐系统就显得尤为重要了。今天，让我们一起揭开电影推荐系统的神秘面纱，看看数据科学家们是如何运用ALS（交替最小二乘法）算法来实现个性化推荐的。

🧙‍♂️ ALS算法：推荐系统的"魔法棒"

首先，让我们来认识一下今天的主角——ALS算法。想象一下，如果推荐系统是一位魔法师，那么ALS算法就是他手中的魔法棒。这个算法的全名是Alternating Least Squares，听起来很高大上，但其实它的工作原理并不难理解。

假设我们有一个巨大的用户-电影评分矩阵，就像是一张魔法地图。但这张地图上有很多空白区域，因为不是每个用户都看过所有的电影。ALS算法的任务就是要填补这些空白，预测用户可能会给未看过的电影打多少分。

它是怎么做到的呢？简单来说，ALS算法假设每个用户和每部电影都可以用一组数字（我们称之为"潜在因子"）来表示。比如，一个用户可能喜欢动作片（因子1）和浪漫喜剧（因子2），而讨厌恐怖片（因子3）。同样，一部电影也可以用这些因子来描述它的特点。ALS算法就是通过不断调整这些因子，使得预测的评分尽可能接近实际的评分。

🎭 MovieLens数据集：我们的"演员阵容"

在这个实验中，我们使用的是著名的MovieLens数据集。这个数据集就像是我们的"演员阵容"，包含了大量用户对电影的真实评分。具体来说，我们使用的是MovieLens 100k数据集，包含了约10万条评分数据。

让我们来看看这个数据集的"剧本"：

+------+-------+------+---------+
|UserId|MovieId|Rating|Timestamp|
+------+-------+------+---------+
|   196|    242|   3.0|881250949|
|   186|    302|   3.0|891717742|
|    22|    377|   1.0|878887116|
|   244|     51|   2.0|880606923|
|   166|    346|   1.0|886397596|
+------+-------+------+---------+

这里，每一行代表一个用户对一部电影的评分。UserId是用户的唯一标识，MovieId是电影的唯一标识，Rating是用户给这部电影的评分（1-5分），Timestamp是评分的时间戳。

🎬 准备开机：数据预处理

在开始我们的"电影推荐大戏"之前，我们需要做一些准备工作。首先，我们需要将数据集分成训练集和测试集。这就像是在拍电影前先排练一遍，确保一切就绪。

train, test = spark_random_split(data, ratio=0.75, seed=123)
print ("N train", train.cache().count())
print ("N test", test.cache().count())

这段代码将数据集随机分成了两部分：75%的数据用于训练，25%的数据用于测试。这样做的目的是为了后续评估我们的模型性能。

🎥 Action！训练ALS模型

现在，让我们开始训练我们的ALS模型。这就像是开始拍摄我们的"电影推荐大片"了！

als = ALS(
    rank=10,
    maxIter=15,
    implicitPrefs=False,
    regParam=0.05,
    coldStartStrategy='drop',
    nonnegative=False,
    seed=42,
    **header
)

with Timer() as train_time:
    model = als.fit(train)

print("Took {} seconds for training.".format(train_time.interval))

这里，我们设置了一些超参数：

rank=10：这意味着我们用10个潜在因子来描述每个用户和电影。你可以把它想象成我们用10种不同的特征来描述一个人的电影偏好。
maxIter=15：这是算法最多迭代的次数。就像是我们最多拍15条片段，然后选择最好的一条。
implicitPrefs=False：这表示我们使用的是显式反馈（即用户明确给出的评分），而不是隐式反馈（比如观看时长）。
regParam=0.05：这是正则化参数，用来防止模型过拟合。就像是给演员一些即兴发挥的空间，但又不能偏离剧本太远。
coldStartStrategy='drop'：这意味着我们会丢弃那些在训练集中没有出现过的用户或电影。就像是我们只关注主演，不考虑群众演员。

训练完成后，我们得到了一个能够预测用户对电影评分的模型。接下来，我们就可以用这个模型来给用户推荐电影了！

🍿 推荐时间到！

现在，让我们用我们训练好的模型来为用户推荐电影。但是等等，我们不能推荐用户已经看过的电影，对吧？那样就太无聊了！所以，我们需要先排除用户已经看过的电影。

users = train.select(COL_USER).distinct()
items = train.select(COL_ITEM).distinct()
user_item = users.crossJoin(items)
dfs_pred = model.transform(user_item)

dfs_pred_exclude_train = dfs_pred.alias("pred").join(
    train.alias("train"),
    (dfs_pred[COL_USER] == train[COL_USER]) & (dfs_pred[COL_ITEM] == train[COL_ITEM]),
    how='outer'
)

top_all = dfs_pred_exclude_train.filter(dfs_pred_exclude_train[f"train.{COL_RATING}"].isNull()) \
    .select('pred.' + COL_USER, 'pred.' + COL_ITEM, 'pred.' + "prediction")

这段代码看起来有点复杂，但别担心，让我来解释一下：

首先，我们获取所有的用户和电影。
然后，我们做了一个"交叉连接"，得到所有可能的用户-电影组合。
接着，我们用模型预测这些组合的评分。
最后，我们排除了用户已经看过的电影，只保留未看过的电影的预测评分。

这就像是我们为每个观众定制了一份专属的电影菜单，里面只有他们没看过的新电影！

🏆 模型评估：我们的"电影"有多成功？

好了，我们的"电影推荐大片"拍摄完成了。但是，它到底表现如何呢？我们需要一些指标来评估我们的模型性能。这就像是电影上映后看票房和口碑一样。

首先，我们来看看推荐系统的常用评估指标：

print("Model:\tALS",
      "Top K:\
      "MAP:\
      "NDCG:\
      "Precision@K:\
      "Recall@K:\



这里的几个指标，让我们一一解释：




MAP (Mean Average Precision)：这个指标衡量的是推荐的准确性和排序质量。值越高越好。



NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain)：这个指标考虑了推荐项的位置，排在前面的推荐项权重更大。值越高越好。



Precision@K：在前K个推荐中，有多少比例是用户真正喜欢的。



Recall@K：在用户所有喜欢的项目中，有多少比例被包含在了前K个推荐中。




接下来，我们还可以看看模型在评分预测方面的表现：



print("Model:\tALS rating prediction",
      "RMSE:\
      "MAE:\
      "Explained variance:\
      "R squared:\



这里的指标包括：




RMSE (Root Mean Square Error)：预测评分与实际评分的平均差距。越小越好。



MAE (Mean Absolute Error)：预测评分与实际评分的平均绝对差。越小越好。



Explained variance：模型解释的方差比例。越接近1越好。



R squared：决定系数，表示模型的拟合优度。越接近1越好。




🎭 结语：推荐系统的未来



我们的ALS模型在MovieLens数据集上取得了不错的成绩，但这只是推荐系统的冰山一角。在实际应用中，还有很多因素需要考虑，比如用户的实时反馈、季节性趋势、热门事件等。



推荐系统就像是一个永不停歇的导演，不断学习用户的喜好，为每个人导演一部专属的"电影人生"。随着深度学习、强化学习等新技术的发展，未来的推荐系统将会更加智能，更加个性化。



也许有一天，推荐系统不仅能告诉你"看什么"，还能根据你的心情和当下的情境，告诉你"什么时候看"、"和谁一起看"，甚至为你量身定制一部前所未有的新电影！



让我们一起期待推荐系统的未来，也许下一秒，它就会为你推荐一部改变人生的好电影呢！



参考文献：




Koren, Y., Bell, R., & Volinsky, C. (2009). Matrix factorization techniques for recommender systems. Computer, 42(8), 30-37.



Harper, F. M., & Konstan, J. A. (2015). The movielens datasets: History and context. Acm transactions on interactive intelligent systems (tiis), 5(4), 1-19.



Hu, Y., Koren, Y., & Volinsky, C. (2008). Collaborative filtering for implicit feedback datasets. In 2008 Eighth IEEE International Conference on Data Mining (pp. 263-272). IEEE.



Rendle, S., Krichene, W., Zhang, L., & Anderson, J. (2020). Neural collaborative filtering vs. matrix factorization revisited. In Fourteenth ACM Conference on Recommender Systems (pp. 240-248).



Smith, B., & Linden, G. (2017). Two decades of recommender systems at Amazon. com. IEEE Internet Computing, 21(3), 12-18.