简介

场景将基于机器学习PAI平台，领导您如何应用ALS算法实现用户音乐打分预测。

背景信息

ALS算法是基于模型的举荐算法，根本思维是对稠密矩阵进行模型合成，评估出缺失项的值，以此来失去一个根本的训练模型。而后按照此模型能够针对新的用户和物品数据进行评估。ALS是采纳交替的最小二乘法来算出缺失项的，交替的最小二乘法是在最小二乘法的根底上倒退而来的。

从协同过滤的分类来说，ALS算法属于User-Item CF，也叫做混合CF，它同时思考了User和Item两个方面。

在本次用户音乐打分场景中，首先拿到的原始数据是每个听众对每首歌的评分矩阵A，这个评分可能是十分稠密的，因为不是每个用户都听过所有的歌，也不是每个用户都会对每首歌评分。

ALS矩阵合成会把矩阵A分解成两个矩阵的相乘，别离是X矩阵和Y矩阵。

矩阵A=矩阵X和矩阵Y的转秩的乘积

x的列示意和Y的横示意能够称之为ALS中的因子，这个因子是有隐含定义的，这里假如有3个因子，别离是性情、教育水平、喜好。A矩阵通过ALS合成出的X、Y矩阵能够别离示意成如下所示。

X矩阵：

Y矩阵：


数据通过这样的拆解就很容易做用户对音乐的评分预测。比方有听众6，他从没听过“红豆“这首歌，然而咱们能够拿到听众6在矩阵合成中X矩阵的向量M，这时候只有把向量M和”红豆“在Y矩阵中的对应向量N相乘，就能预测出听众6对于”红豆“这首歌的评分。

开明机器学习PAI服务

阐明：本场景应用的机器学习PAI服务依赖于MaxCompute大数据计算服务，在运行试验时将会耗费大概2.5元的计算费用，请确保您的账户余额短缺。

1.应用阿里云账号登录阿里云官网。

  1. 在顶部的导航栏，顺次将鼠标悬停到产品>人工智能处，而后单击机器学习平台PAI。

  1. 在机器学习PAI控制台首页，单击立刻开明。

  1. 在服务开明页面，抉择要开明的机器学习PAI服务所在的区域，例如华东2（上海），而后单击页面下方的立刻购买。

  1. 在订单确认页面，仔细阅读《机器学习(PAI)服务协定》后，勾选我已浏览并批准，最初单击立刻开明。

  1. 开明胜利后，单击返回PAI治理控制台。

创立PAI Studio我的项目

1.在控制台左侧导航栏，单击可视化建模（Studio）。

  1. 在PAI Studio页面单击创立我的项目。

  1. 在右侧弹出的创立我的项目页面，MaxCompute抉择按量付费，填入项目名称，而后单击确定。

PAI Studio底层计算依赖MaxCompute，如果您未开通过以后区域的MaxCompute，请依照页面提醒去购买。

a.  单击购买。

b.  抉择步骤一开明的机器学习PAI服务所在区域，例如华东2（上海），而后单击立刻购买。

c.  仔细阅读《大数据计算服务MaxCompute（按量计算）服务协定》后，勾选我已浏览并批准，最初单击立刻开明。

d.  开明胜利后返回PAI Studio控制台页面，再次单击创立我的项目，在创立我的项目页面抉择MaxCompute付费形式为按量付费，而后填入项目名称，最初单击确认。

  1. 我的项目创立须要1分钟左右进行初始化，期待我的项目操作列呈现进入机器学习，示意我的项目创立实现。

创立试验

1.单击左侧导航栏的首页。

  1. 在模板列表找到ALS实现音乐举荐，而后单击从模板创立。

  1. 在弹出的新建试验框，单击确定。

查看试验模板

在该模板中曾经默认配置了试验的数据源和ALS矩阵合成组件的参数。

1.右键单击数据源节点，而后单击查看数据。

显示的数据如下。

该数据源蕴含4个字段，其中：

user：用户ID。
item：音乐ID。
score：user对item的评分。

  1. 单击ALS矩阵合成-1节点，右侧显示如下，能够看到字段设置已设置为与数据源中的字段统一。

  1. 单击右侧的参数设置，能够看到模板中默认的算法参数。

运行试验

1 单击左上角运行。

  1. 请急躁期待3~5分钟，试验运行实现如下所示。

查看试验后果

本试验中会输入2张表，对应ALS算法中的X矩阵和Y矩阵。

1.试验运行实现后，右键单击画布中的ALS矩阵合成-1，在快捷菜单，抉择查看数据 > 查看输入桩1，即可查看矩阵X。
2. 右键单击画布中的ALS矩阵合成-1，在快捷菜单，抉择查看数据 > 查看输入桩2，即可查看矩阵Y。

预测评分
例如要预测user1对音乐978130429的评分，只有将下方两个向量相乘即可。

user1：[-0.14220297,0.8327106,0.5352268,0.6336995,1.2326205,0.7112976,0.9794858,0.8489773,0.330319,0.7426911]
item978130429：[0.2431642860174179,0.6019538044929504,0.4035401940345764,0.254305899143219,0.4056856632232666,0.46871861815452576,0.3701469600200653,0.3757922947406769,0.26486095786094666,0.37488409876823425]
经计算，两个向量相乘的后果为2.7247730805432644，能够预测user1对音乐978130429的评分为2.7247730805432644。