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zghgchao / Netflix-Recommender-with-SparkScala

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README.md

基于Spark的Netflix Prize电影推荐系统(包括离线推荐与实时推荐)

数据集:我的百度云分享

离线推荐

  • 基于Spark MLlib自带的ALS最小二乘法矩阵分解算法,比较简单,文档也比较多,就不详细说了:-D。。。
  • 选择的迭代次数iterations=5,物品、用户特征个数K=50
  • 使用了RMSE方法评价推荐精度,结果为0.5757

不同iterations、K值组合下,RMSE值表现

result1

实时推荐

实时推荐算法设计

设计的实时算法的大体思想是:

当用户u对电影p进行了评分,将触发一次对u的推荐结果的更新。由于用户u对电影p评分,对于用户u来说,他与p最相似的电影们之间的推荐强度将发生变化,所以选取与电影p最相似的K个电影作为候选电影。 每个候选电影按照“推荐优先级”这一权重作为衡量这个电影被推荐给用户u的优先级。 这些电影将根据用户u最近的若干评分计算出各自对用户u的推荐优先级,然后与上次对用户u的实时推荐结果的进行基于推荐优先级的合并、替换得到更新后的推荐结果。

注意:由于Netflix Prize数据电影间相似度无法直接计算,这里利用ALS算法的物品矩阵进行cos计算得到各个电影间相似度,详情见Doc下文档

具体算法设计实现文档在目录Doc下

实时推荐延迟测试

下面的数据结果分别是瞬间产生1000、5000、10000、30000、50000个评分数据情况下实时推荐系统的响应时间表现

batchDuration选择了2s

result2 result3 result4 result5 result6

将以上这些测试结果汇总对比如图

result7

保持一定的速度逐渐产生大量评分时实时推荐系统的响应时间表现

a.速度为500个数据量每秒时

result8

横坐标没有数学意义,而是作为每个评分的标识;纵坐标表示了对应横坐标上的评分的实时推荐响应时间,单位为秒。在每秒产生500个评分数据的速率下,实时推荐系统性能良好,最慢的实时推荐也在6s内完成。

b.速度为1000个数据量每秒时

result9

横纵坐标意义同上。从图中可以看到,在每秒产生1000个评分数据的速率下,实时推荐系统性能良好,最慢的实时推荐也在6s内完成。与每秒500个评分的速率下实时表现差不多。

c.速度为1500个数据量每秒时

result10 横纵坐标意义同上。在每秒产生1500个评分数据的速率下,实时推荐系统性能良好,最慢的实时推荐也在5s内完成。与每秒500、1000个评分的速率下实时表现差不多。

d.速度为2000个数据量每秒时

result11 横纵坐标意义同上。横纵坐标意义同上。在每秒产生1500个评分数据的速率下,实时推荐系统性能良好,最慢的实时推荐也在5s内完成。与每秒500、1000、1500个评分的速率下实时表现差不多。

e.速度为2500个数据量每秒时

result12

横纵坐标意义同上。在每秒产生2500个评分数据的速率下,实时推荐系统随着时间推移性能开始下降,这是由于数据堆积产生的问题:当新数据到来时,还有旧数据没有处理完成,造成新数据堆积等待处理,使得被堆积的数据实时响应时间增大。可以看到,在1分钟内实时推荐响应时间逐渐升至20s。可以预见,2500个评分数据/s的速率保持时间越长,实时推荐响应时间越慢。

f.速度为3000个数据量每秒时

result13

项目结构

  • alsBatchRecommender.scala: ALS离线推荐,以及计算电影间相似度
  • streamingRecommender.scala: 实时推荐

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基于Apache Spark的Netflix电影的离线与实时推荐系统 spread retract
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