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    基于Apache Spark的協(xié)同過濾系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

    2015-03-02 12:21:03陳斌等
    軟件導(dǎo)刊 2015年1期
    關(guān)鍵詞:協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)

    陳斌等

    摘要:隨著Web技術(shù)的發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量持續(xù)增長,快速為用戶生成精確推薦變得愈加困難。提出了項(xiàng)目協(xié)同過濾算法,采用余弦相似性計(jì)算項(xiàng)目間相似度并用加權(quán)平均值的方法為用戶生成推薦結(jié)果。在Apache Spark上構(gòu)建該系統(tǒng),對抓取到的某電商商品數(shù)據(jù)進(jìn)行測試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于Spark的推薦系統(tǒng)可以顯著提高推薦生成的速度和有效性。

    關(guān)鍵詞:Apache Spark;協(xié)同過濾;推薦系統(tǒng)

    DOIDOI:10.11907/rjdk.143871

    中圖分類號:TP319

    文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號文章編號:16727800(2015)001009703

    0 引言

    協(xié)同過濾推薦在信息過濾和信息系統(tǒng)中正迅速成為一項(xiàng)很受歡迎的技術(shù)。與傳統(tǒng)的基于內(nèi)容過濾進(jìn)行推薦不同,協(xié)同過濾分析用戶興趣,在用戶群中找到指定用戶的相似(興趣)用戶,綜合這些相似用戶對某一信息的評價(jià),形成系統(tǒng)對該用戶的喜好程度預(yù)測。

    Spark[1]是一個(gè)通用的并行計(jì)算框架,由UCBerkeley的AMP實(shí)驗(yàn)室開發(fā),是MapReduce模型的實(shí)現(xiàn)之一,它提供的框架自動執(zhí)行任務(wù)分解、發(fā)送、執(zhí)行、歸并、容錯(cuò)工作,免去了二次開發(fā)和定制專用的分布式調(diào)度系統(tǒng)。和Hadoop一樣,建立在HDFS基礎(chǔ)上,但它的Job中間輸出和結(jié)果可保存在內(nèi)存中,減少了硬盤I/O次數(shù),因而可以有較高的速度,對迭代和多步驟運(yùn)算有更好的支持能力。鑒于此,很多機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)工作者都在研究和使用它。本文在學(xué)習(xí)Spark基礎(chǔ)上,搭建了一個(gè)Spark平臺,并在其上設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)協(xié)同過濾系統(tǒng)。

    1 協(xié)同過濾算法設(shè)計(jì)

    協(xié)同過濾系統(tǒng)一般分為基于用戶的協(xié)同過濾、基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾和基于模型的協(xié)同過濾[2]?;谟脩舻膮f(xié)同過濾假設(shè):對同樣的項(xiàng)目,如果用戶間的評分結(jié)果較為相似,則他們對其它項(xiàng)目的評分也比較相似。此假設(shè)弊端是運(yùn)算量隨用戶量和項(xiàng)目數(shù)量的增長而急劇增長。基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾系統(tǒng)則通過計(jì)算基本穩(wěn)定的項(xiàng)目間相似性作出推薦,意味著用戶的偏好由系統(tǒng)中的項(xiàng)目唯一確定,因而有更好的可擴(kuò)展性。

    在一個(gè)典型的協(xié)同過濾場景中,有n個(gè)項(xiàng)目Ι={i1,i2,…,in}和k個(gè)用戶U={u1,u2,...,uk},令Mk*n為基本用戶對各項(xiàng)目的偏好矩陣。其中,Mu,i表示用戶u對項(xiàng)目i的偏好,如評分,其值為實(shí)數(shù)或空,空表示當(dāng)前用戶尚未對項(xiàng)目作出評價(jià)。推薦系統(tǒng)的任務(wù)就是根據(jù)目標(biāo)用戶u∈U的評分歷史,預(yù)測出用戶最喜歡的項(xiàng)目。本文采用基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾算法,使用余弦相似性計(jì)算項(xiàng)目間相似性,然后采用加權(quán)平均值的方法為用戶生成推薦結(jié)果。

    1.1 相似性度量方法

    本文主要采用余弦相似性度量方法[2]計(jì)算用戶間、項(xiàng)目間的相似性,這里以計(jì)算用戶間相似性為例,其計(jì)算方法可表示為:

    sim(ux,uy)=∑i∈Cux,uyrux,iruy,i∑i∈Cux,uyrux,i2∑i∈Cux,uyruy,i2(1)

    其中,Cux,uy表示用戶ux和uy共同評價(jià)過的項(xiàng)目i∈Ι的集,rux,i表示用戶ux對項(xiàng)目i的評分,ruy,i表示用戶uy對項(xiàng)目i的評分。相似性即兩向量ux,uy的夾角余弦值,因?yàn)橛脩粼u分均為正數(shù),故相似性取值范圍為[0,1]。

    1.2 加權(quán)平均值

    在協(xié)同過濾算法中,計(jì)算出所有用戶間的相似度后,就可以采用一種方法為給定的用戶u∈U,預(yù)測出用戶對所有尚未評價(jià)項(xiàng)目的評分。這里介紹一種最為簡單、常用并且效果良好的方法:加權(quán)求和,表示為:pux,i=ux+∑uy∈Nux(ruy,i-uy)*sim(ux,uy)∑uy∈Nuxsim(ux,uy)(2)

    其中,Nux 表示用戶ux的鄰居,sim(ux,uy)表示用戶ux和uy的相似度。

    2 推薦系統(tǒng)部署與設(shè)計(jì)

    由于推薦系統(tǒng)的高度計(jì)算密集性,將推薦系統(tǒng)部署到單臺機(jī)器上會有很大的限制,例如,CPU運(yùn)算速度、內(nèi)存大小和硬盤I/O能力等,更為重要的是如果此計(jì)算機(jī)發(fā)生故障,將面臨數(shù)據(jù)丟失的風(fēng)險(xiǎn)。使用分布式計(jì)算環(huán)境可以大大緩解此類問題,如可在分布式運(yùn)算框架Hadoop/MapReduce下實(shí)現(xiàn)推薦系統(tǒng)[4-6]。Spark是一個(gè)開源的Hadoop/MapReduce并行計(jì)算框架,本文在Spark平臺上構(gòu)建一個(gè)協(xié)同過濾系統(tǒng)。

    2.1 軟硬件配置

    實(shí)驗(yàn)平臺硬件采用Intel Core i5雙核的普通PC,網(wǎng)絡(luò)帶寬為100Mbps,為提高虛擬機(jī)I/O速度,采用1條4G和1條8G DRR1333內(nèi)存條,并搭載128GSanDisk固態(tài)硬盤。主機(jī)采用Windows 8.1 x64位系統(tǒng),虛擬機(jī)采用開源的Oracle VM VirtualBox 4.3,虛擬主機(jī)系統(tǒng)采用開源的Linux/CentOS6.5,具體如表1所示。

    2.2 網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃

    在VirtualBox中建立HostOnly網(wǎng)絡(luò),虛擬主機(jī)規(guī)劃如下:(master/worker,169.254.80.3);(Worker1,169.254.80.4);(Worker2,169.254.80.5)。

    2.3 SSH通信配置

    SSH通信協(xié)議(Secure Shell)[7]是集群中各個(gè)節(jié)點(diǎn)通信所采用的協(xié)議,主節(jié)點(diǎn)可以通過SSH啟動或關(guān)閉集群中節(jié)點(diǎn)。在配置SSH之前,需要保證各節(jié)點(diǎn)能相互通信。在各節(jié)點(diǎn)的終端中通過sshkeygen命令生成公私鑰,將各節(jié)點(diǎn)的公鑰內(nèi)容寫入authorized_keys文件中,并發(fā)布到各節(jié)點(diǎn)的~${USER}/.ssh目錄下,權(quán)限為600。

    2.4 Java環(huán)境安裝

    從官網(wǎng)下載安裝包文件,使用rpmi jdk.rpm命令安裝,之后編輯~user/.bash_profile文件,添加JAVA_HOME環(huán)境變量為jdk安裝目錄,添加$JAVA_HOME/bin到Path變量。

    2.5 Spark安裝配置

    首先需要配置Hadoop。從官網(wǎng)下載合適版本的Hadoop,安裝后修改配置文件:conf/coresite.xml, conf/hdfssite.xml, conf/yarnsite.xml和conf/mapredsite.xml,并添加對應(yīng)的環(huán)境變量,具體參考官網(wǎng)對應(yīng)版本配置介紹。然后從官網(wǎng)下載Hadoop版本編譯過的Spark程序并安裝。配置Spark最為簡單的方式就是以獨(dú)立方式部署。成功部署并啟動后,Spark會運(yùn)行master服務(wù)器和worker服務(wù)器,注意:所有節(jié)點(diǎn)必須從master節(jié)點(diǎn)啟動。然后將worker節(jié)點(diǎn)信息添加到master節(jié)點(diǎn)中的conf/slaves文件中,具體請參考官網(wǎng)文檔。本文中配置如下:

    SPARK_MEM=2g #指定單個(gè)worker節(jié)點(diǎn)所使用的內(nèi)存值

    SPARK_JAVA_OPTS=”Dspark.storage.memoryFraction=0.4 Xmx3g” #第1個(gè)參數(shù):可用來作為cache的內(nèi)存比例,剩余內(nèi)存用來滿足任務(wù)運(yùn)行內(nèi)存空間的需要;第2個(gè)參數(shù):設(shè)定jvm最大可用內(nèi)存為3G。

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

    3.1 性能評估

    為了驗(yàn)證基于Spark分布式平臺對協(xié)同過濾推薦引擎的執(zhí)行性能,我們從單節(jié)點(diǎn)到多節(jié)點(diǎn)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)由10W用戶和3900個(gè)商品構(gòu)成的69W條記錄構(gòu)成,使用隨機(jī)抽樣將數(shù)據(jù)分為測試數(shù)據(jù)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)兩部分,比例為1∶9。采用Top20方法實(shí)驗(yàn),最近鄰居個(gè)數(shù)為50個(gè)。

    圖1 不同節(jié)點(diǎn)數(shù)推薦計(jì)算時(shí)間

    圖1顯示執(zhí)行時(shí)間開始隨節(jié)點(diǎn)增加而減少,但是當(dāng)節(jié)點(diǎn)增加為3個(gè)時(shí),加速效果則不明顯。我們認(rèn)為是CPU瓶頸,因所采用CPU為雙核酷睿i5型號;另外,根據(jù)Amdahl定律,并行化的程序所獲得的加速比,與程序中可并行執(zhí)行代碼所占比例有直接關(guān)系,所以加速效果并不是線性增長的。

    3.2 推薦質(zhì)量評估

    推薦質(zhì)量評估一般采用平均絕對誤差MAE(mean absolute error)方法,MAE越小則推薦質(zhì)量越高[8],MAE計(jì)算公式可表示為:

    MAE=∑a∈URa,i-Pa,iN(3)

    其中,N表示總推薦個(gè)數(shù),Ra,i表示用戶a對項(xiàng)目i的實(shí)際評分,Pa,i表示系統(tǒng)預(yù)測用戶a對項(xiàng)目i的評分。

    采用余弦相似度方法,通過修改不同個(gè)數(shù)的最近鄰居,得出相應(yīng)的MAE,結(jié)果如圖2所示。

    從圖2可以看出,MAE整體隨鄰居個(gè)數(shù)增加而降低,但其下降速度逐漸降低,即過多增加最近鄰居個(gè)數(shù)對推薦質(zhì)量的提高貢獻(xiàn)有限,反而消耗了更多的計(jì)算資源,因而需要在計(jì)算資源和推薦質(zhì)量之間取一個(gè)折衷值。

    圖2 不同鄰居個(gè)數(shù)的MAE值

    4 結(jié)語

    本文首先給出一種協(xié)同過濾推薦算法的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)方法,然后介紹了Apache Spark框架以及本文實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建過程,并進(jìn)行了算法實(shí)驗(yàn)。由于本文所采用設(shè)備性能的限制,未能進(jìn)行較大數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)測試。在接下來的工作中,應(yīng)繼續(xù)研究如何對Spark進(jìn)行優(yōu)化,并研究較為適合的應(yīng)用場景。

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