无编码利用协同算法实现个性化推荐

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path 是模型文件所在的位置。recommendUsersForProductsNum 表示对每个用户推荐十几块 内容。outputTableName是输出的表, 方便后续继续操作,比如存储到Redis可能数据库中,方便前端程序做调用。

,将所有的包名前缀从

第二组参数则是对应算法的这一配置参数。让我配置多组,算法自动回选用最优的一组参数得到模型,怎么让 保存到对应的path路径下。

参看

接着亲们要给指定的用户进行推荐。参看 als-predict。

首先亲们拷贝一份配置文件  

亲们讲里面的运行脚本里的配置文件路径调整下,就可不时要运行起来,看过运行结果,比如我这里的结果是:

而对于数据的预测,亲们仅仅是把它看做另另一个 数据Transformer,根据进来的数据,新生成另另一个 prediction字段。

根据昨天的URL上报数据生成ALS模型。很久将模型加载到流式计算中,对实时URL的访问用户进行内容推荐。整个流程只时要你写写SQL(做解析),弄弄配置就拿出。

最后通过组件AlgorithmOutputCompositor 完成模型训练。

很久的SQL只是抽取出userid 和itemId,怎么让 得到另另一个 富含label, features 的表。在StreamingPro中,所有的的算法的输入回会遵循你这一规范。对于ALS算法而言,label 表示userId, features则是userId,ItemId,rating 另另一个 按逗号拼接的字符串。对于回归类算法,则是逗号拼接的数字。

无论是模型训练还是预测,都不 基于SQL流来完成的,完美的融入到了数据的流程当中。

让我直接运行得到结果:

path表示输出路径。 algorithm 表示算法。目前只支持 als,lr(线性回归),lr2(逻辑回归)四种 生活算法。后续会不断上加。

让我输入到任何你感兴趣的系统中,StreamingPro目前支持ES,Parquet等Spark可能支持的格式作为输出。

在StreamingPro中,另另一个 算法的模型训练,仅仅被看做另另一个 特殊的存储。亲们完正可不时要将对应的AlgothrimOutputCompositor上加 这一的输出源。

即可支持流式。运行脚本如下:

解挥发掉用户的逻辑是和里面的是一样的。里面的核心模块是:

,我在配置文件里模拟了这一数据,假设是这一URL,大体如下,表示itemId 为2的文章被userId=1的用户访问了。