ALS流程
2017-05-16 17:09:46 0 举报ALS流程
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大纲/内容
ALS模型训练
value-2-j
0.90
item-i
1
simlarity2
所有邻居偏好的商品TopK
item-y
预测数据和真实数据误差反馈
初始化SparkContext
item-c
simlarity1
0.98
value-1-a
user-2
...
ALS模型
item-j
value-2-i
item-x
user-i
原始用户购买数据
item-2
user-1
0.95
测试矩阵 (20%)
item-a
recommendValue-j
用户特征矩阵
邻居2
simlarityk
邻居1
recommendValue-i
读取Hbase中\"user-info\"表orderinfo列簇中所有用户购买品牌序列。
recommendValue-a
factor-1
邻居1偏好的商品及偏好值
目标用户
item-1
商品特征矩阵
邻居k偏好的商品及偏好值
计算推荐商品的推荐值
目标用户购买商品
0.92
0.89
user-m
0.83
邻居2偏好的商品及偏好值
相似用户
训练矩阵 (80%)
value-1-c
ALS模型预测待测试用户的可能的购买矩阵
factor-k
邻居k
将用户的购买数据依据用户及商品编号转化为稀疏矩阵
. . .
item-n
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