Spark 基于item和user 的协同过滤实现，sparkitem

Spark 基于item和user 的协同过滤实现，sparkitem

1、简介

mahout已经提供了 item-based cf 算法，但是要想在 mahout 算法上修改item-based cf 相对来说比较繁琐，比如改进相似度或者改进推荐结果计算公式，更加令人头疼的是mahout 修改比较难调试，相比来说 spark 实现起来更加简单方便，同时 spark shell 在调试阶段特别方便，另一方面 mahout 执行速度比较慢。本文使用 spark 编写了 item-based cf 和 user-based cf 两种协同过滤算法。同时，本文使用的是cosine相似度，并对cosine相似度进行了改进。

2、相似度计算

要想理解协同过滤算法，必须弄清楚各种相似度计算公式，下面介绍相似度计算公式：

2.1 欧几里得相似度

欧几里得相似度根据欧几里得距离计算而来，距离越近相似度越高，反之相反。

欧几里得距离公式
 dX,Y=∑i=1n(xi?yi)2???????????√
欧几里得相似度公式
 sim(x,y)=11+d(x,y)

2.2 皮尔逊相似度

皮尔逊相关系数，即概率论中的相关系数，取值范围【-1，+1】。当大于零时，两个变量正相关，当小于零时表示两个向量负相关。

计算公式为
ρX,Y=cov(X,Y)σxσy=E((X?μx)(Y?μ