本篇文章的开头笔者提出一个疑问，何为数据科学，数据科学是做什么的？大家带着这个疑问去读接下来的这篇音乐推荐的公众号。
从经验上讲，推荐引擎属于大规模机器学习，在日常购物中大家或许深有体会，比如：你在淘宝上浏览了一些商品，或者购买了一些商品，那么淘宝就会根据你的偏好给你推荐一些其他类似的商品。然而，相比较其他机器学习算法，推荐引擎的输出更加的直观，有时候的推荐效果让人吃惊。作为机器学习开篇文章，本篇文章会系统的介绍基于Audioscrobbler数据集的音乐推荐。
数据集介绍
Audioscrobbler数据集是一个公开发布的数据集，读者可以在（http://www-etud.iro.umontreal.ca/~bergstj/audioscrobbler_data.html）网站获取。数据集主要有三部分组成，user_artist_data.txt文件是主要的数据集文件记录了约2420条用户id、艺术家id以及用户收听艺术家歌曲的次数数据，包含141000个用户和160万个艺术家；artist_data.txt文件记录了艺术家id和对应的名字；artist_alias.txt记录了艺术家id和对应的别称id。
推荐算法介绍
由于所选取的数据集只记录了用户和歌曲之间的交互情况，除了艺术家名字之外没有其他信息。因此要找的学习算法不需要用户和艺术家的属性信息，这类算法通常被称为协同过滤。如果根据两个用户的年龄相同来判断他们可能具有相似的偏好，这不叫协同过滤。相反，根据两个用户播放过许多相同歌曲来判断他们可能都喜欢某首歌，这是协调过滤。
本篇所用的算法在数学上称为迭代最小二乘，把用户播放数据当成矩阵A，矩阵低i行第j列上的元素的值，代表用户i播放艺术家j的音乐。矩阵A是稀疏的，绝大多数元素是0，算法将A分解成两个小矩阵X和Y，既A=XYT，X代表用户特征矩阵，Y代表特征艺术家矩阵。两个矩阵的乘积当做用户-艺术家关系矩阵的估计。可以通过下边一组图直观的反映：
现在假如有5个听众，音乐有5首，那么A是一个5*5的矩阵，假如评分如下：
图2.1 用户订阅矩阵
假如d是三个属性，那么X的矩阵如下：
图2.2 用户-特征矩阵
Y的矩阵如下：
图2.3 特征-电影矩阵
实际的求解过程中通常先随机的固定矩阵Y，则，为提高计算效率，通常采用并行计算X的每一行，既
。得到X之后，再反求出Y，不断的交替迭代，最终使得XYT与A的平方误差小于指定阈值，停止迭代，得到最终的X（代表用户特征矩阵）和Y矩阵（代表特征艺术家矩阵）。在根据最终X和Y矩阵结果，向用户进行推荐。
ALS的Spark实现
Spark MLlib的ALS算法实现有点缺陷，要求用户和产品的ID必须是数值型，并且是32位非负整数。在计算之前应该首先检验一下数据量。
1）数据预处理
过滤无效的用户艺术家ID和名字行，将格式不正确的数据行剔除掉。
def buildArtistByID(rawArtistData: Dataset[String]): DataFrame = {
rawArtistData.flatMap { line =>
val (id, name) = line.span(_ != ' ')
if (name.isEmpty) {
None
} else {
try {
Some((id.toInt, name.trim))
} catch {
case _: NumberFormatException => None
}
}
}.toDF("id", "name")
}
过滤艺术家id和对应的别名id，将格式拼写错误的行剔除掉。
def buildArtistAlias(rawArtistAlias: Dataset[String]): Map[Int,Int] = {
rawArtistAlias.flatMap { line =>
val Array(artist, alias) = line.split(' ')
if (artist.isEmpty) {
None
} else {
Some((artist.toInt, alias.toInt))
}
}.collect().toMap
}
将数据转换成Rating对象，Rating对象是ALS算法对“用户-产品-值”的抽象。
def buildCounts(
rawUserArtistData: Dataset[String],
bArtistAlias: Broadcast[Map[Int,Int]]): DataFrame = {
rawUserArtistData.map { line =>
val Array(userID, artistID, count) = line.split(' ').map(_.toInt)
val finalArtistID = bArtistAlias.value.getOrElse(artistID, artistID)
(userID, finalArtistID, count)
}.toDF("user", "artist", "count")
}
2）模型构建
def model(
rawUserArtistData: Dataset[String],
rawArtistData: Dataset[String],
rawArtistAlias: Dataset[String]): Unit = {
val bArtistAlias = spark.sparkContext.broadcast(buildArtistAlias(rawArtistAlias)) //艺术家别名数据
val trainData = buildCounts(rawUserArtistData, bArtistAlias).cache() //将数据转换成需要的格式
val model = new ALS().
setSeed(Random.nextLong()).
setImplicitPrefs(true).
setRank(10).
setRegParam(0.01).
setAlpha(1.0).
setMaxIter(5).
setUserCol("user").
setItemCol("artist").
setRatingCol("count").
setPredictionCol("prediction").
fit(trainData)
trainData.unpersist()
model.userFactors.select("features").show(truncate = false)
val userID = 2093760
val existingArtistIDs = trainData.
filter($"user" === userID).
select("artist").as[Int].collect()
val artistByID = buildArtistByID(rawArtistData)
artistByID.filter($"id" isin (existingArtistIDs:_*)).show()
val topRecommendations = makeRecommendations(model, userID, 5)
topRecommendations.show()
val recommendedArtistIDs = topRecommendations.select("artist").as[Int].collect()
artistByID.filter($"id" isin (recommendedArtistIDs:_*)).show()
model.userFactors.unpersist()
model.itemFactors.unpersist()
}
本篇文章主要对ALS音乐推荐进行简单的介绍，下一篇会对模型的参数，以及模型的推荐效果进行评估，并且会对推荐结果进行优化。
备注：如果文中排版出现错乱，请点击https://mp.weixin.qq.com/s/aqF38rDQdT35YrLAyLm-nA
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