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如何在spark mlib中设置ALS推荐程序的起点?

recommender-systems apache-spark-mllib

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Stepan Yakovenko · 技术社区 · 6 年前

我正在使用此代码获取ALS建议:

SparkSession spark = SparkSession
        .builder()
        .appName("SomeAppName")
        .config("spark.master", "local")
        .getOrCreate();
JavaRDD<Rating> ratingsRDD = spark
        .read().textFile(args[0]).javaRDD()
        .map(Rating::parseRating);
Dataset<Row> ratings = spark.createDataFrame(ratingsRDD, Rating.class);
ALS als = new ALS()
        .setMaxIter(1)
        .setRegParam(0.01)
        .setUserCol("userId")
        .setItemCol("movieId")
        .setRatingCol("rating");
ALSModel model = als.fit(ratings);
model.setColdStartStrategy("drop");
Dataset<Row> rowDataset = model.recommendForAllUsers(50);

我想为以前运行的用户和项目重用特征向量。如何将这些值设置为初始点?

1 回复 | 直到 6 年前

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Matko Soric 6 年前

如果您想节省时间并在每次运行应用程序时跳过培训步骤,只需使用以下命令保存经过培训的als:

model.save(jsc.sc(), "saved_model");

并将其加载到另一个脚本中。