该文档涉及的组件

ItemCf:相似items推荐 (ItemCfSimilarItemsRecommender)

Java 类名:com.alibaba.alink.pipeline.recommendation.ItemCfSimilarItemsRecommender

Python 类名:ItemCfSimilarItemsRecommender

功能介绍

用itemCF模型为item推荐相似的item list。

参数说明

名称 中文名称 描述 类型 是否必须? 取值范围 默认值
itemCol Item列列名 Item列列名 String
recommCol 推荐结果列名 推荐结果列名 String
initRecommCol 初始推荐列列名 初始推荐列列名 String 所选列类型为 [M_TABLE, STRING] null
k 推荐TOP数量 推荐TOP数量 Integer 10
modelFilePath 模型的文件路径 模型的文件路径 String null
overwriteSink 是否覆写已有数据 是否覆写已有数据 Boolean false
reservedCols 算法保留列名 算法保留列 String[] null
numThreads 组件多线程线程个数 组件多线程线程个数 Integer 1
modelStreamFilePath 模型流的文件路径 模型流的文件路径 String null
modelStreamScanInterval 扫描模型路径的时间间隔 描模型路径的时间间隔,单位秒 Integer 10
modelStreamStartTime 模型流的起始时间 模型流的起始时间。默认从当前时刻开始读。使用yyyy-mm-dd hh:mm:ss.fffffffff格式,详见Timestamp.valueOf(String s) String null

代码示例

Python 代码

from pyalink.alink import *

import pandas as pd

useLocalEnv(1)

df_data = pd.DataFrame([
    [1, 1, 0.6],
    [2, 2, 0.8],
    [2, 3, 0.6],
    [4, 1, 0.6],
    [4, 2, 0.3],
    [4, 3, 0.4],
])

data = BatchOperator.fromDataframe(df_data, schemaStr='user bigint, item bigint, rating double')

model = ItemCfTrainBatchOp()\
    .setUserCol("user")\
    .setItemCol("item")\
    .setRateCol("rating").linkFrom(data);

predictor = ItemCfSimilarItemsRecommender()\
    .setItemCol("item")\
    .setReservedCols(["item"])\
    .setK(1)\
    .setRecommCol("prediction_result")\
    .setModelData(model)

predictor.transform(data).print()

Java 代码

import org.apache.flink.types.Row;

import com.alibaba.alink.operator.batch.BatchOperator;
import com.alibaba.alink.operator.batch.recommendation.ItemCfTrainBatchOp;
import com.alibaba.alink.operator.batch.source.MemSourceBatchOp;
import com.alibaba.alink.pipeline.recommendation.ItemCfSimilarItemsRecommender;
import org.junit.Test;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class ItemCfSimilarItemsRecommenderTest {
	@Test
	public void testItemCfSimilarItemsRecommender() throws Exception {
		List <Row> df_data = Arrays.asList(
			Row.of(1, 1, 0.6),
			Row.of(2, 2, 0.8),
			Row.of(2, 3, 0.6),
			Row.of(4, 1, 0.6),
			Row.of(4, 2, 0.3),
			Row.of(4, 3, 0.4)
		);
		BatchOperator <?> data = new MemSourceBatchOp(df_data, "user int, item int, rating double");
		BatchOperator <?> model = new ItemCfTrainBatchOp()
			.setUserCol("user")
			.setItemCol("item")
			.setRateCol("rating").linkFrom(data);
		ItemCfSimilarItemsRecommender predictor = new ItemCfSimilarItemsRecommender()
			.setItemCol("item")
			.setReservedCols("item")
			.setK(1)
			.setRecommCol("prediction_result")
			.setModelData(model);
		predictor.transform(data).print();
	}
}

运行结果

item prediction_result
1 {“item”:“[3]”,“similarities”:“[0.3922322702763681]”}
2 {“item”:“[3]”,“similarities”:“[0.9738412097417931]”}
3 {“item”:“[2]”,“similarities”:“[0.9738412097417931]”}
1 {“item”:“[3]”,“similarities”:“[0.3922322702763681]”}
2 {“item”:“[3]”,“similarities”:“[0.9738412097417931]”}
3 {“item”:“[2]”,“similarities”:“[0.9738412097417931]”}