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从源代码剖析Mahout推荐引擎

Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等。

从2011年开始,中国进入大数据风起云涌的时代,以Hadoop为代表的家族软件,占据了大数据处理的广阔地盘。开源界及厂商,所有数据软件,无一不向Hadoop靠拢。Hadoop也从小众的高富帅领域,变成了大数据开发的标准。在Hadoop原有技术基础之上,出现了Hadoop家族产品,通过“大数据”概念不断创新,推出科技进步。

作为IT界的开发人员,我们也要跟上节奏,抓住机遇,跟着Hadoop一起雄起!

关于作者:

  • 张丹(Conan), 程序员Java,R,PHP,Javascript
  • weibo:@Conan_Z
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前言

Mahout框架中cf.taste包实现了推荐算法引擎,它提供了一套完整的推荐算法工具集,同时规范了数据结构,并标准化了程序开发过程。应用推荐算法时,代码也就7-8行,简单地有点像R了。为了使用简单的目标,Mahout推荐引擎必然要做到精巧的程序设计。

本文将介绍Mahout推荐引擎的程序设计。

目录

  1. Mahout推荐引擎概况
  2. 标准化的程序开发过程
  3. 数据模型
  4. 相似度算法工具集
  5. 近邻算法工具集
  6. 推荐算法工具集
  7. 创建自己的推荐引擎构造器

1. Mahout推荐引擎概况

Mahout的推荐引擎,要从org.apache.mahout.cf.taste包说起。

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packages的说明:

  • common: 公共类包括,异常,数据刷新接口,权重常量
  • eval: 定义构造器接口,类似于工厂模式
  • model: 定义数据模型接口
  • neighborhood: 定义近邻算法的接口
  • recommender: 定义推荐算法的接口
  • similarity: 定义相似度算法的接口
  • transforms: 定义数据转换的接口
  • hadoop: 基于hadoop的分步式算法的实现类
  • impl: 单机内存算法实现类

从上面的package情况,我可以粗略地看出推荐引擎分为5个主要部分组成:数据模型,相似度算法,近邻算法,推荐算法,算法评分器。

从数据处理能力上,算法可以分为:单机内存算法,基于hadoop的分步式算法。

下面我们将基于单机内存算法,研究Mahout的推荐引擎的结构。

2. 标准化的程序开发过程

以UserCF的推荐算法为例,官方建议我们的开发过程:

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图片摘自Mahout in Action

从上图中我们可以看到,算法是被模块化的,通过1,2,3,4的过程进行方法调用。

程序代码:


public class UserCF { final static int NEIGHBORHOOD_NUM = 2;
final static int RECOMMENDER_NUM = 3; public static void main(String[] args) throws IOException, TasteException {
String file = "datafile/item.csv";
DataModel model = new FileDataModel(new File(file));
UserSimilarity user = new EuclideanDistanceSimilarity(model);
NearestNUserNeighborhood neighbor = new NearestNUserNeighborhood(NEIGHBORHOOD_NUM, user, model);
Recommender r = new GenericUserBasedRecommender(model, neighbor, user);
LongPrimitiveIterator iter = model.getUserIDs(); while (iter.hasNext()) {
long uid = iter.nextLong();
List list = r.recommend(uid, RECOMMENDER_NUM);
System.out.printf("uid:%s", uid);
for (RecommendedItem ritem : list) {
System.out.printf("(%s,%f)", ritem.getItemID(), ritem.getValue());
}
System.out.println();
}
}
}

我们调用算法的程序,要用到4个对象:DataModel, UserSimilarity, NearestNUserNeighborhood, Recommender。

3. 数据模型

Mahout的推荐引擎的数据模型,以DataModel接口为父类。

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通过“策略模式”匹配不同的数据源,支持File, JDBC(MySQL, PostgreSQL), NoSQL(Cassandra, HBase, MongoDB)。

注:NoSQL的实现在mahout-integration-0.8.jar中。

数据格式支持2种:

  • GenericDataModel: 用户ID,物品ID,用户对物品的打分(UserID,ItemID,PreferenceValue)
  • GenericBooleanPrefDataModel: 用户ID,物品ID (UserID,ItemID),这种方式表达用户是否浏览过该物品,但并未对物品进行打分。

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4. 相似度算法工具集

相似度算法分为2种

  • 基于用户(UserCF)的相似度算法
  • 基于物品(ItemCF)的相似度算法

1). 基于用户(UserCF)的相似度算法

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计算用户的相似矩阵,可以通过上图中几种算法。

2). 基于物品(ItemCF)的相似度算法

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计算物品的相似矩阵,可以通过上图中几种算法。

关于相似度距离的说明:

  • EuclideanDistanceSimilarity: 欧氏距离相似度

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    原理:利用欧式距离d定义的相似度s,s=1 / (1+d)。

    范围:[0,1],值越大,说明d越小,也就是距离越近,则相似度越大。

    说明:同皮尔森相似度一样,该相似度也没有考虑重叠数对结果的影响,同样地,Mahout通过增加一个枚举类型(Weighting)的参数来使得重叠数也成为计算相似度的影响因子。

  • PearsonCorrelationSimilarity: 皮尔森相似度

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    原理:用来反映两个变量线性相关程度的统计量

    范围:[-1,1],绝对值越大,说明相关性越强,负相关对于推荐的意义小。

    说明:1、 不考虑重叠的数量;2、 如果只有一项重叠,无法计算相似性(计算过程被除数有n-1);3、 如果重叠的值都相等,也无法计算相似性(标准差为0,做除数)。

    该相似度并不是最好的选择,也不是最坏的选择,只是因为其容易理解,在早期研究中经常被提起。使用Pearson线性相关系数必须假设数据是成对地从正态分布中取得的,并且数据至少在逻辑范畴内必须是等间距的数据。Mahout中,为皮尔森相关计算提供了一个扩展,通过增加一个枚举类型(Weighting)的参数来使得重叠数也成为计算相似度的影响因子。

  • UncenteredCosineSimilarity: 余弦相似度

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    原理:多维空间两点与所设定的点形成夹角的余弦值。

    范围:[-1,1],值越大,说明夹角越大,两点相距就越远,相似度就越小。

    说明:在数学表达中,如果对两个项的属性进行了数据中心化,计算出来的余弦相似度和皮尔森相似度是一样的,在mahout中,实现了数据中心化的过程,所以皮尔森相似度值也是数据中心化后的余弦相似度。另外在新版本中,Mahout提供了UncenteredCosineSimilarity类作为计算非中心化数据的余弦相似度。

  • SpearmanCorrelationSimilarity: Spearman秩相关系数相似度

    原理:Spearman秩相关系数通常被认为是排列后的变量之间的Pearson线性相关系数。

    范围:{-1.0,1.0},当一致时为1.0,不一致时为-1.0。

    说明:计算非常慢,有大量排序。针对推荐系统中的数据集来讲,用Spearman秩相关系数作为相似度量是不合适的。

  • CityBlockSimilarity: 曼哈顿距离相似度

    原理:曼哈顿距离的实现,同欧式距离相似,都是用于多维数据空间距离的测度

    范围:[0,1],同欧式距离一致,值越小,说明距离值越大,相似度越大。

    说明:比欧式距离计算量少,性能相对高。

  • LogLikelihoodSimilarity: 对数似然相似度

    原理:重叠的个数,不重叠的个数,都没有的个数

    范围:具体可去百度文库中查找论文《Accurate Methods for the Statistics of Surprise and Coincidence》

    说明:处理无打分的偏好数据,比Tanimoto系数的计算方法更为智能。

  • TanimotoCoefficientSimilarity: Tanimoto系数相似度

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    原理:又名广义Jaccard系数,是对Jaccard系数的扩展,等式为

    范围:[0,1],完全重叠时为1,无重叠项时为0,越接近1说明越相似。

    说明:处理无打分的偏好数据。

相似度算法介绍,摘自:http://www.cnblogs.com/dlts26/archive/2012/06/20/2555772.html

5. 近邻算法工具集

近邻算法只对于UserCF适用,通过近邻算法给相似的用户进行排序,选出前N个最相似的,作为最终推荐的参考的用户。

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近邻算法分为2种:

  • NearestNUserNeighborhood:指定N的个数,比如,选出前10最相似的用户。
  • ThresholdUserNeighborhood:指定比例,比如,选择前10%最相似的用户。

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6. 推荐算法工具集

推荐算法是以Recommender作为基础的父类,关于推荐算法的详细介绍,请参考文章:Mahout推荐算法API详解

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7. 创建自己的推荐引擎构造器

有了上面的知识,我就清楚地知道了Mahout推荐引擎的原理和使用,我们就可以写一个自己的构造器,通过“策略模式”实现,算法的组合。

新建文件:org.conan.mymahout.recommendation.job.RecommendFactory.java


public final class RecommendFactory {
...
}

1). 构造数据模型


public static DataModel buildDataModel(String file) throws TasteException, IOException {
return new FileDataModel(new File(file));
} public static DataModel buildDataModelNoPref(String file) throws TasteException, IOException {
return new GenericBooleanPrefDataModel(GenericBooleanPrefDataModel.toDataMap(new FileDataModel(new File(file))));
} public static DataModelBuilder buildDataModelNoPrefBuilder() {
return new DataModelBuilder() {
@Override
public DataModel buildDataModel(FastByIDMap trainingData) {
return new GenericBooleanPrefDataModel(GenericBooleanPrefDataModel.toDataMap(trainingData));
}
};
}

2). 构造相似度算法模型


public enum SIMILARITY {
PEARSON, EUCLIDEAN, COSINE, TANIMOTO, LOGLIKELIHOOD, FARTHEST_NEIGHBOR_CLUSTER, NEAREST_NEIGHBOR_CLUSTER
} public static UserSimilarity userSimilarity(SIMILARITY type, DataModel m) throws TasteException {
switch (type) {
case PEARSON:
return new PearsonCorrelationSimilarity(m);
case COSINE:
return new UncenteredCosineSimilarity(m);
case TANIMOTO:
return new TanimotoCoefficientSimilarity(m);
case LOGLIKELIHOOD:
return new LogLikelihoodSimilarity(m);
case EUCLIDEAN:
default:
return new EuclideanDistanceSimilarity(m);
}
} public static ItemSimilarity itemSimilarity(SIMILARITY type, DataModel m) throws TasteException {
switch (type) {
case LOGLIKELIHOOD:
return new LogLikelihoodSimilarity(m);
case TANIMOTO:
default:
return new TanimotoCoefficientSimilarity(m);
}
} public static ClusterSimilarity clusterSimilarity(SIMILARITY type, UserSimilarity us) throws TasteException {
switch (type) {
case NEAREST_NEIGHBOR_CLUSTER:
return new NearestNeighborClusterSimilarity(us);
case FARTHEST_NEIGHBOR_CLUSTER:
default:
return new FarthestNeighborClusterSimilarity(us);
}
}

3). 构造近邻算法模型


public enum NEIGHBORHOOD {
NEAREST, THRESHOLD
} public static UserNeighborhood userNeighborhood(NEIGHBORHOOD type, UserSimilarity s, DataModel m, double num) throws TasteException {
switch (type) {
case NEAREST:
return new NearestNUserNeighborhood((int) num, s, m);
case THRESHOLD:
default:
return new ThresholdUserNeighborhood(num, s, m);
}
}

4). 构造推荐算法模型


public enum RECOMMENDER {
USER, ITEM
} public static RecommenderBuilder userRecommender(final UserSimilarity us, final UserNeighborhood un, boolean pref) throws TasteException {
return pref ? new RecommenderBuilder() {
@Override
public Recommender buildRecommender(DataModel model) throws TasteException {
return new GenericUserBasedRecommender(model, un, us);
}
} : new RecommenderBuilder() {
@Override
public Recommender buildRecommender(DataModel model) throws TasteException {
return new GenericBooleanPrefUserBasedRecommender(model, un, us);
}
};
} public static RecommenderBuilder itemRecommender(final ItemSimilarity is, boolean pref) throws TasteException {
return pref ? new RecommenderBuilder() {
@Override
public Recommender buildRecommender(DataModel model) throws TasteException {
return new GenericItemBasedRecommender(model, is);
}
} : new RecommenderBuilder() {
@Override
public Recommender buildRecommender(DataModel model) throws TasteException {
return new GenericBooleanPrefItemBasedRecommender(model, is);
}
};
} public static RecommenderBuilder slopeOneRecommender() throws TasteException {
return new RecommenderBuilder() {
@Override
public Recommender buildRecommender(DataModel dataModel) throws TasteException {
return new SlopeOneRecommender(dataModel);
} };
} public static RecommenderBuilder itemKNNRecommender(final ItemSimilarity is, final Optimizer op, final int n) throws TasteException {
return new RecommenderBuilder() {
@Override
public Recommender buildRecommender(DataModel dataModel) throws TasteException {
return new KnnItemBasedRecommender(dataModel, is, op, n);
}
};
} public static RecommenderBuilder svdRecommender(final Factorizer factorizer) throws TasteException {
return new RecommenderBuilder() {
@Override
public Recommender buildRecommender(DataModel dataModel) throws TasteException {
return new SVDRecommender(dataModel, factorizer);
}
};
} public static RecommenderBuilder treeClusterRecommender(final ClusterSimilarity cs, final int n) throws TasteException {
return new RecommenderBuilder() {
@Override
public Recommender buildRecommender(DataModel dataModel) throws TasteException {
return new TreeClusteringRecommender(dataModel, cs, n);
}
};
}

5). 构造算法评估模型


public enum EVALUATOR {
AVERAGE_ABSOLUTE_DIFFERENCE, RMS
} public static RecommenderEvaluator buildEvaluator(EVALUATOR type) {
switch (type) {
case RMS:
return new RMSRecommenderEvaluator();
case AVERAGE_ABSOLUTE_DIFFERENCE:
default:
return new AverageAbsoluteDifferenceRecommenderEvaluator();
}
} public static void evaluate(EVALUATOR type, RecommenderBuilder rb, DataModelBuilder mb, DataModel dm, double trainPt) throws TasteException {
System.out.printf("%s Evaluater Score:%s\n", type.toString(), buildEvaluator(type).evaluate(rb, mb, dm, trainPt, 1.0));
} public static void evaluate(RecommenderEvaluator re, RecommenderBuilder rb, DataModelBuilder mb, DataModel dm, double trainPt) throws TasteException {
System.out.printf("Evaluater Score:%s\n", re.evaluate(rb, mb, dm, trainPt, 1.0));
} /**
* statsEvaluator
*/
public static void statsEvaluator(RecommenderBuilder rb, DataModelBuilder mb, DataModel m, int topn) throws TasteException {
RecommenderIRStatsEvaluator evaluator = new GenericRecommenderIRStatsEvaluator();
IRStatistics stats = evaluator.evaluate(rb, mb, m, null, topn, GenericRecommenderIRStatsEvaluator.CHOOSE_THRESHOLD, 1.0);
// System.out.printf("Recommender IR Evaluator: %s\n", stats);
System.out.printf("Recommender IR Evaluator: [Precision:%s,Recall:%s]\n", stats.getPrecision(), stats.getRecall());
}

6). 推荐结果输出


public static void showItems(long uid, List recommendations, boolean skip) {
if (!skip || recommendations.size() > 0) {
System.out.printf("uid:%s,", uid);
for (RecommendedItem recommendation : recommendations) {
System.out.printf("(%s,%f)", recommendation.getItemID(), recommendation.getValue());
}
System.out.println();
}
}

7). 完整源代码文件及使用样例:
https://github.com/bsspirit/maven_mahout_template/tree/mahout-0.8/src/main/java/org/conan/mymahout/recommendation/job

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