apache-spark - pyspark ml 推荐 - Als 推荐

嗨，

我是 Spark 的新手，我正在尝试使用 ML 推荐。

我的代码

df = sqlContext.createDataFrame(
[(0, 0, 4.0), (0, 1, 2.0), (1, 1, 3.0), (1, 2, 4.0), (2, 1, 1.0), (2, 2, 5.0)],
["user", "item", "rating"])

als = ALS(rank=10, maxIter=5)

model = als.fit(df)

model.userFactors.orderBy("id").collect()

如何为所有电影为所有用户获得 2 个推荐？

谢谢你的时间。

最佳答案

ml.recommendation.ALSModel 不能直接使用。您可以使用 transform 方法

users = df.select("user").distinct()
items = df.select("item").distinct()

model.transform(users.join(items))

然后过滤结果，但效率极低。据我所知，在这里简单地使用 mllib.recommendation.ALS 会更好:

from pyspark.mllib.recommendation import ALS, Rating

model = ALS.train(df.rdd.map(lambda r: Rating(*r)), 10, 5)
model.recommendProductsForUsers(2)

关于apache-spark - pyspark ml 推荐 - Als 推荐，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/35132789/