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【第十八章:Sentosa_DSML社区版-机器学习之协同过滤】

【第十八章:Sentosa_DSML社区版-机器学习之协同过滤】

1.算子介绍

        协同过滤是推荐系统中常用的一种方法。该算法旨在填补用户-产品关联矩阵中缺少的项。在算法中,用户和产品都是通过一组少量的潜在因素描述,这些潜在因素可以用于预测用户-产品关联矩阵中缺少的项。

2.算子类型

        机器学习/推荐算子

3.算子属性说明

属性

页面显示名称

选项

类型

默认值

约束规则

属性说明

top_n

推荐数量

必填

Int

10

大于0的整数

推荐数量

recommend_type

推荐类型

必选

String

topUser

单选:topUser,topItem

推荐类型

cold_start_strategy

冷启动策略

必选

String

nan

单选:nan drop

cold_start_strategy

nonnegative

是否使用非负约束

必选

Boolean

单选:true false

是否应用非负性约束

implicit_prefs

是否使用隐式偏好

必选

Boolean

单选:true false

是否使用隐式偏好

alpha

隐式偏好的alpha

必填

Double

1.0

>=0.0

隐式偏好的alpha

reg_param

正则化系数

必填

Double

0.1

>=0

正则化系数

user_col

用户列名

必填

String

user

单选:前继节点的所有列名

用户id的列名

num_user_blocks

user_blocks数量

必填

Int

10

>0

user_blocks数量

item_col

item列名

必填

String

item

单选:前继节点的所有列名

item ids的列名参数

num_item_blocks

item_blocks数量

必填

Int

10

>0

item_blocks数量

rating_col

评分列名

必填

String

rating

单选:前继节点的所有列名

ratings列名参数

rank

矩阵分解的秩的参数

必填

Int

10

>=0

矩阵分解的秩的参数

max_iter

最大迭代次数

必填

Int

10

>0

最大迭代次数

4.算子使用介绍

(1)算子初始化

        参考公共功能算子初始化操作

(2)算子属性设置

        协同过滤算子的属性设置如图所示

协同过滤算子属性设置

(3)算子的运行

        首先通过数据读入算子读取数据,中间可以接任意个数据处理算子(例,行处理,列处理等),然后接一个协同过滤算子,后可接任意个数据处理算子,再接图表分析算子或数据写出算子(不能接评估算子),形成算子流执行。

协同过滤模型算子流

        模型的运行结果如图所示

协同过滤模型的运行结果


        为了非商业用途的科研学者、研究人员及开发者提供学习、交流及实践机器学习技术,推出了一款轻量化且完全免费的Sentosa_DSML社区版。以轻量化一键安装、平台免费使用、视频教学和社区论坛服务为主要特点,能够与其他数据科学家和机器学习爱好者交流心得,分享经验和解决问题。文章最后附上官网链接,感兴趣工具的可以直接下载使用

Sentosa_DSML社区版官网

Sentosa_DSML算子流开发视频

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