推荐系统通过分析海量信息来挖掘、 学习用户的兴趣或喜好，结合推荐技术及系统支撑框架，为每个用户推荐其感兴趣的产品或内容。 目前解决“信息过载”的两种重要的手段即是利用推荐系统与搜索引擎[1],两者均能协助用户获取感兴趣的内容， 不同于搜索引擎， 推荐系统在进行深度挖掘、分析用户数据，推测用户兴趣和喜好时是通过选用合适的推荐算法来进行处理， 把用户主动搜索的方式转化为系统主动推送其感兴趣的内容或产品，为用户提供智能化、个性化的推荐服务。

1 Spark 框架

推荐系统目前已经广泛应用于电影、 音乐、电子商务等网站中，并取得较好的推荐效果，推荐系统以往是基于Hadoop 框架下的MapReduce 的分布式计算平台的，能解决海量数据的高效存储和分布式计算问题， 但是随着网络和大数据技术的发展，对推荐系统的计算速度、实时性要求更高，而传统的基于Hadoop 计算平台不能满足需要，Spark 框架以其计算速度快、 实时性强等特点， 逐渐取代MapReduce 成为目前热门的推荐系统框架。

Apache Spark 是用于针对大规模数据处理的一种统一分析引擎[2]。 Spark 由Scala 语言实现，支持Python、Java、Scala 等语言开发， 可以和其他大数据工具如Hadoop、Kafka 等很好地整合。 Spark是基于内存计算的，且具有易操作的特点，能够快速、 简洁、 高效的进行并行化应用的开发[3]。 与Hadoop 相比，Spark 因其数据结构RDD 强大的计算能力， 对于处理数据挖掘与机器学习算法更加适合[4]，能够更高效地实现MapReduce 的操作。

2 算法模型

2.1 协同过滤算法

基于协同过滤、内容的推荐、混合推荐的这类的算法是传统的推荐方法[5]，在这三种算法中，当前使用最为广泛， 最为经典的方法则是协同过滤算法， 如矩阵因子分解借助于用户与项目或产品之间的交互信息，向用户提供推荐内容。 协同过滤算法目前有很多，主流的算法有两种，分别是基于模型的协同过滤与基于邻域的协同过滤。

基于邻域的协同过滤算法在进行推荐的过程中，通过对邻域进行搜索来计算相似度，主要相似度的计算为用户之间的相似度与项目之间的相似度，它的实现相对简单，但也存在过分依赖用户的评分的缺点，特别是数据很稀疏时，推荐系统的预测精度将会急剧下降， 这将导致无法为新用户进行推荐的问题出现[6]，基于模型的协同过滤算法在这种情况下， 它的预测速度将会更快且算法的可扩展性更强， 有一种典型的代表就是使用最小二乘法（ALS）进行矩阵分解算法。

2.2 交替最小二乘（ALS）算法

ALS 同时考虑了用户和物品两个方面， 将用户和物品的关系抽象为一个三元组＜用户， 物品，用户对物品的评分＞,并表示为一个评分矩阵，由于用户不可能对所有物品进行评分， 所以R 矩阵注定是一个稀疏矩阵，缺失不少评分。 为填充空值，ALS 算法采用“隐语义模型”，通过降维的方法来补全“用户-物品”矩阵，并对没有出现的值进行估计[7]，这使得稀疏矩阵的问题能得到有效地解决。在ALS 算法中， 首先假设有m 个用户，n 个物品，用矩阵Rm×n来表示用户对物品的评分， 即矩阵元素Rij代表评分值为第i 个用户对第j 个物品的评分[8]。 Rm×n矩阵的规模通常很大，而且数据稀疏，为填充缺失值，ALS 算法假设评分矩阵是近似低秩的，将Rm×n分解为两个子矩阵Xm×k(用户对隐含特征的偏好矩阵),Yk×n（物品包含隐含特征的矩阵），使两个矩阵相乘近似得到Rm×n，其中k＜＜min(m,n)即k 值远小于m 和n，这样达到降维的目的，公式如下：

为了使得矩阵X 与矩阵Y 的乘积与原始矩阵R 值尽可能接近，ALS 采用最小化平方误差损失函数方法，同时对损失函数加上正则化项后表示如下：

其中λ 是正则化项系数。 xu作为用户u 的隐含特征向量，yi是物品i 隐含的特征向量。 而rui则表示用户u 对物品i 的评分。

具体求解步骤如下：

（1）将矩阵Y 进行固定，再对xu求导[8]，公式如下：

（2）再固定矩阵X,然后对yi 求导[8]，公式如下：

在迭代过程中，随机对X,Y 进行初始化，交替对X、Y 进行迭代优化， 不断更新X 和Y 的值，直至收敛。

3 基于Spark 框架的电影推荐系统设计和实现

3.1 系统总体设计

本文基于Spark 生态框架及Mysql、IDEA、Node.js 等软件平台构建电影推荐系统。 由HDFS分布式存储结构来对海量的历史评分数据进行保存，为充分测试系统性能，使用的评分数据源于网络，在使用之前在Pycharm 平台进行预处理后，在IDEA 平台上进一步清洗数据，用户在浏览网站时的行为及轨迹产生的实时数据由Spark Streaming处理，系统将用户注册信息、最新评分数据、浏览历史记录等信息存储到Mysql 数据库中。 通过MLlib 平台实现ALS 算法， 训练数据获得最佳的推荐模型，产生推荐结果，向用户推荐电影，同时对电影进行点击率、评分排名处理，设计基于电影排名推荐功能， 与ALS 算法一起形成组合推荐模式，向用户推荐电影。 系统工作流程图如图1：

文章来源：《大数据》 网址: http://www.dsjzz.cn/qikandaodu/2021/0617/2492.html