Альтернативные минимальные квадраты

Вопрос или проблема

Может ли кто-нибудь объяснить разницу между Alternating Least Squares (ALS) и системами推荐?

Будет полезно, если вы приведете пример.

Системы推荐, например рекомендации фильмов Netflix, предположительно достаточно понятны. Системы推荐 могут использоваться как на основе контентной фильтрации, так и на основе коллаборативной фильтрации, а также в комбинации этих двух подходов.

Теперь мы можем использовать факторизацию матриц для решения этой задачи обучения (проблема заключается в рекомендациях фильмов). В общем, это оказывается задачей оптимизации, и существуют такие методы, как градиентный спуск (медленный и затратный в данном случае), и другой метод – алгоритм ALS.

Таким образом, ALS – это алгоритм, который вы можете использовать для решения задачи обучения, иначе говоря, для создания систем推荐.

Пожалуйста, прочитайте здесь больше –

http://stanford.edu/~rezab/classes/cme323/S15/notes/lec14.pdf

Стремясь создать систему推荐, вы можете использовать метод ALS – вы не можете сравнивать эти вещи (цель и метод её реализации). Существуют два основных подхода для задачи минимизации (или – задачи максимизации функции -fx): Прямой и Итеративный (ALS, использующий факторизацию, можно считать первым – так как он быстрый).

Что касается скорости:

при использовании Прямых методов выбор Факторизации имеет смысл
для использования Итеративных методов (таких как IRLS) важно выбрать
подходящее Предварительное условие, чтобы достичь минимума с меньшим количеством итераций в градиентном спуске

можно увидеть алгоритм в Alternating_least_squares_for_personalized_ranking

В этой статье предложен RankALS, вычислительно эффективный подход
для прямой минимизации функции цели ранжирования без
семплинга, который способен справляться с случаем неявной обратной связи.

P.S. некоторые советы для разработчиков, например TF top-K рекомендации, другой пакет для коллаборативной фильтрации для наборов данных с неявной обратной связью

Ответ или решение

Разница между Alternating Least Squares и системами рекомендаций

Alternating Least Squares (ALS) и системы рекомендаций связаны, но представляют собой разные концепции. ALS — это алгоритм, который используется для решения задачи оптимизации, возникающей при построении систем рекомендаций. Давайте рассмотрим это более подробно.

Системы рекомендаций

Системы рекомендаций, такие как Netflix, Amazon и другие, направлены на предоставление пользователям персонализированных рекомендаций, основываясь на их предпочтениях. Основные подходы к системам рекомендаций включают:

Контентная фильтрация – рекомендации основаны на характеристиках предметов (фильмов, товаров и т.д.) и предпочтениях пользователя.
Коллаборативная фильтрация – рекомендации основываются на предпочтениях других пользователей с похожими вкусами.

Системы рекомендаций могут комбинировать оба подхода, чтобы улучшить качество своих рекомендаций.

Alternating Least Squares (ALS)

ALS — это алгоритм, используемый для решения задачи, связанной с коллаборативной фильтрацией посредством матричной факторизации. Цель матричной факторизации заключается в разложении матрицы взаимодействий пользователей и предметов на две более мелкие матрицы, которые затем могут быть использованы для прогнозирования взаимодействий.

Процесс можно описать следующим образом:

Инициализация: Начинаем с случайно инициализированных матриц для пользователей и предметов.
Пошаговое обновление: ALS последовательно фиксирует одну матрицу (например, пользователей) и обновляет другую (например, предметов), затем наоборот. Это приводит к чередованию, которое уменьшает функцию потерь.
Оптимизация: Каждое обновление осуществляется с использованием наименьших квадратов, что делает этот способ более эффективным, особенно на больших данных.

Пример

Предположим, вы работаете над системой рекомендаций для потокового видео, подобной Netflix. У вас есть матрица, представляющая оценки пользователей к различным фильмам. Вы хотите предсказать, как конкретный пользователь может оценить фильм, который он еще не смотрел.

Система рекомендаций: Вы используете подход коллаборативной фильтрации, чтобы выявить подобия между пользователями на основе их оценок. Например, если пользователи A и B оценили множество одинаковых фильмов и имеют схожие предпочтения, система может рекомендовать фильмы, которые понравились пользователю B, пользователю A.
ALS: Вы применяете ALS для разложения матрицы оценок. Это позволяет вам эффективно минимизировать ошибку прогнозирования и получать прогнозы для пользователем, учитывая его предыдущие взаимодействия и предпочтения. В результате, после нескольких итераций, система может с высокой точностью предсказать, как пользователь оценит определенные фильмы.

В заключение, ALS — это лишь один из методов, используемых для построения систем рекомендаций, основанных на матричной факторизации. Системы рекомендаций в целом — это более широкая концепция, которая включает множество подходов, среди которых ALS может быть наиболее эффективным в определенных контекстах.