隐式反馈数据集的协同过滤

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  • 许可证： MIT许可证 (MIT)
  • 作者： Ben Frederickson
  • 标签 矩阵分解, 隐式交替最小二乘法, 协同过滤, 推荐系统
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项目描述

Implicit

Build Status Documentation

为隐式数据集提供快速Python实现的协同过滤算法。

本项目提供了几种流行的推荐算法的快速Python实现，用于隐式反馈数据集。

所有模型都具有多线程训练程序，使用Cython和OpenMP并行地在所有可用的CPU核心上拟合模型。此外，ALS和BPR模型都拥有定制的CUDA内核 - 允许在兼容的GPU上进行拟合。近似最近邻库，如Annoy、NMSLIB和Faiss，也可以通过Implicit来加速推荐生成。

安装

可以使用pypi安装Implicit。

pip install implicit

使用pip安装将使用适用于x86_64 Linux、Windows和OSX的预构建二进制wheels。这些wheels包括Linux上的GPU支持。

Implicit也可以使用conda安装

# CPU only package
conda install -c conda-forge implicit

# CPU+GPU package
conda install -c conda-forge implicit implicit-proc=*=gpu

基本用法

import implicit

# initialize a model
model = implicit.als.AlternatingLeastSquares(factors=50)

# train the model on a sparse matrix of user/item/confidence weights
model.fit(user_item_data)

# recommend items for a user
recommendations = model.recommend(userid, user_item_data[userid])

# find related items
related = model.similar_items(itemid)

示例文件夹中有一个程序演示了如何使用这个程序在last.fm数据集上计算相似艺术家。

更多信息请参阅文档。

关于Implicit的文章

这些博客文章描述了驱动这个库的算法

还有其他一些关于使用Implicit构建推荐系统的文章

需求

此库需要SciPy版本0.16或更高版本，以及Python版本3.6或更高版本。

GPU支持需要至少NVIDIA CUDA Toolkit版本11。

此库已在Ubuntu、OSX和Windows上使用Python 3.7、3.8、3.9、3.10和3.11进行了测试。

基准测试

简单的基准测试比较ALS拟合时间与Spark的时间，可以在这里找到。

最佳配置

建议将SciPy配置为使用Intel的MKL矩阵库。一种简单的方法是安装Anaconda Python发行版。

对于使用OpenBLAS的系统，强烈建议设置'export OPENBLAS_NUM_THREADS=1'。这将禁用其内部多线程能力，从而为该包带来显著的速度提升。同样，对于Intel MKL，设置'export MKL_NUM_THREADS=1'也应设置。

在MIT许可下发布

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