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基于大数据的推荐算法研究

基于大数据的推荐算法研究. 报告人：孙远帅 E-mail : sunyuan_2008@aliyun.com. 2. 1. 课题背景与研究意义. TopKS 算法. 3. 基于项目层次结构相似性的推荐算法. 4. 5. 论文框架. 矩阵分解并行化. 总结与展望. 新闻推荐. 图书推荐. 淘宝网. 当当网. 央广网. 亚马逊. 课题背景. 启发式的协同过滤 代表的方法： KNN 基于模型的协同协同过滤 代表的方法：矩阵分解. 课题背景. user1(3, 2, ?, 4) user2(2, 3, ?, ?)

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基于大数据的推荐算法研究

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Presentation Transcript

  1. 基于大数据的推荐算法研究 报告人：孙远帅 E-mail : sunyuan_2008@aliyun.com

  2. 2 1 课题背景与研究意义 TopKS算法 3 基于项目层次结构相似性的推荐算法 4 5 论文框架 矩阵分解并行化 总结与展望

  3. 新闻推荐 图书推荐 淘宝网 当当网 央广网 亚马逊

  4. 课题背景 • 启发式的协同过滤 代表的方法：KNN • 基于模型的协同协同过滤 代表的方法：矩阵分解

  5. 课题背景 user1(3, 2, ?, 4) user2(2, 3, ?, ?) user3(?, ?, 4, 3) user4(4, ?, ?, 1) user5(?, 5, 5, ?) • 余弦距离 • 皮尔逊相关系数 • ………

  6. 课题背景 . ≈ . = u2 v2 X21*y21 + x22* y22 + x23 * y23 ≈ 3 • 交替下降 • 梯度下降

  7. 研究意义 • 用户量猛增 • 项目（商品、新闻等）数量猛增 • 推荐算法的可扩展性不强

  8. TopkS算法 TopKS是Top K Similarity的简写，即最大的前K个相似度。主要包含以下三部分： • 采用余弦距离和皮尔逊相关公式累加性特点 • 引入倒排索引数据结构 • 结合TopK思想

  9. TopkS算法 余弦距离 皮尔逊相关系数

  10. TopkS算法 倒排索引

  11. TopkS算法 计算u1和其他用户的相似度

  12. TopkS算法 假设查找用户ui的最近邻用户，当前计算到用户ui和uj第k1个共同项目（i != j），而ui和uj有k个共同评分项目,则分为两种情况： • 如果uj已经在最近邻列表LS中，则直接更新列表中的相似度； • 如果uj不在最近邻列表LS中，则计算用户ui和uj可能的最大值，下面是余弦距离和皮尔逊相关系数可能的最大值： 余弦距离

  13. TopkS算法 皮尔逊相关系数 计算出 之后， 是 否 从LS中剔除最小值，插入uj 把uj加入黑名单

  14. TopkS算法 不同稀疏度对近邻计算的影响

  15. TopkS算法 不同规模用户数量上的比较实验

  16. TopkS算法 不同K值对执行时间的影响

  17. 基于项目层次结构相似性的推荐算法

  18. 基于项目层次结构相似性的推荐算法 节点之间的距离度量： 然后利用最短路径算法Dijkstra结合TopK思想找到最相近的项目； 相似度度量

  19. 基于项目层次结构相似性的推荐算法 三种算法效果对比

  20. 矩阵分解并行化 目标函数 采用梯度下降方法，V的更新公式通常是： 这里 注意： 是一个常数，对因子矩阵中的每个元素都一样

  21. 矩阵分解并行化 把步长修改为因子矩阵中每个元素一个值，如下： , V的更新公式变为： 这里 同理，用户因子矩阵U也可以近似为矩阵乘除的形式.

  22. 矩阵分解并行化 MapReduce编程模型

  23. 矩阵分解并行化 结果矩阵C 右矩阵B 左矩阵A 介绍矩阵的分布式乘法时，假设： 左矩阵A是m×s 右矩阵B是s×n 结果矩阵C是m×n C = AB • 内积法 • 外积法 • 分块矩阵乘法

  24. 矩阵分解并行化 内积法 …. ….

  25. 矩阵分解并行化 内积法数据流程图 内积法中Reduce任务与数据的对应关系 并发粒度：m×n×s 中间shuffle数据量： n个A矩阵，m个B矩阵，即2s个C矩阵 注：R_i_j表示Reduce任务的编号

  26. 矩阵分解并行化 外积法 + + =

  27. 矩阵分解并行化 外积法数据流程图 外积法中Reduce任务与数据的对应关系 并发粒度：s 中间数据量： Job1的shuffle 数据量：一个A矩阵和一个B矩阵 Job1到Job2的IO数据量：s个C矩阵 Job2的shuffle数据量：远小于s个C矩阵 注：R_i_j表示Reduce任务的编号

  28. 矩阵分解并行化 把左矩阵划分为m1×s1等大小的矩阵，右矩阵划分为s1×n1的等大小矩阵，则有： M = (m - 1)/m1 + 1 S = (s - 1)/s1 + 1 N = (n - 1)/n1 + 1 并发粒度：M×N×S 中间数据量：N个A矩阵和M个B矩阵

  29. 矩阵分解并行化 矩阵规模与运行时间的关系

  30. 矩阵分解并行化 矩阵稀疏度与运行时间的关系

  31. 矩阵分解并行化 分块策略与运行时间的关系 分块策略与中间数据量的大小关系

  32. 矩阵分解并行化 工作节点数量与运行时间的关系

  33. 总结与展望 本文工作 • 对传统的相似度度量方法进行改进 • 提出基于项目标签层次结构的相似度度量方法 • 矩阵分解算法并行化 未来展望 • 利用MPI分布式模型并行化矩阵分解模型； • 实现通过构造传统推荐算法的近似算法把传统推荐算法并行化

  34. 谢谢!

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