从源代码剖析Mahout推荐引擎
转载自:http://blog.fens.me/mahout-recommend-engine/
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!
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:
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。
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
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)); } }; }
2). 构造相似度算法模型
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); } }
3). 构造近邻算法模型
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); } }
4). 构造推荐算法模型
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); } }; }
5). 构造算法评估模型
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()); }
6). 推荐结果输出
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