5

我推荐的输入数据如下所示：

[(u'97990079', u'18_34', 2),
 (u'585853655', u'11_8', 1),
 (u'1398696913', u'6_20', 1),
 (u'612168869', u'7_16', 1),
 (u'2272846159', u'11_17', 2)]

其格式为(user_id, item_id, score).

如果我理解正确，spark 中的 ALS 必须在训练前将user_id,转换为整数？item_id如果是这样，我现在能想到的唯一解决方案是使用字典并将每个user_id和映射item_id到整数

dictionary for item_id : {'18_34': 1, '18_35':2, ...}
dictionary for user_id : {'97990079':1, '585853655':2, ...}

但我想知道是否还有其他优雅的方法可以做到这一点？谢谢！

4

1 回答 1

6

处理此问题的一种方法是使用 ML 转换器。首先让我们将您的数据转换为 DataFrame：

ratings_df = sqlContext.createDataFrame([
    (u'97990079', u'18_34', 2), (u'585853655', u'11_8', 1),
    (u'1398696913', u'6_20', 1), (u'612168869', u'7_16', 1),
    (u'2272846159', u'11_17', 2)],
    ("user_id", "item_id_str", "rating"))

接下来我们需要一个StringIndexer

from pyspark.ml.feature import StringIndexer

indexer = StringIndexer(inputCol="item_id_str", outputCol="item_id")

最后让我们使用索引器转换 DataFrame：

from pyspark.sql.functions import col

transformed = (indexer
    .fit(ratings_df)
    .transform(ratings_df)
    .withColumn("user_id", col("user_id").cast("integer"))
    .select("user_id", "item_id", "rating"))

并转换为RDD[Rating]：

from pyspark.mllib.recommendation import Rating

ratings_rdd = transformed.map(lambda r: Rating(r.user_id, r.item_id, r.rating))

在较新版本的 Spark 中，您可以跳过转换，ml.recommendation.ALS直接使用：

from pyspark.ml.recommendation import ALS

als = (ALS(userCol="user_id", itemCol="item_id", ratingCol="rating")
  .fit(transformed))
于 2015-11-15T20:42:10.900 回答