ALS推荐系统的在线更新

Question

有没有办法在训练后将火花ALS模型导出为PMML模型或任何可以在火花环境之外调用的格式？

，例如，在JAVA中，给定客户ID C和产品ID P，加载由SCALA程序创建的模型文件，并调用它，它将输出（C，P）的分数。

这个问题的主要原因是，当活跃用户的规模很大时，超过100种产品的用户数量为1亿，预测规模将达到100亿。在我们的案例中，基于项目的推荐不是一个选项。

不确定业内人士如何做到这一点，尤其是当需要每天更新模型时，该模型由之前的整月/周数据训练。

Answer 1

有一种方法可以在模型环境中保存模型，例如ALSmodel.save("myModelPath")。使用此模型，您可以对所有已知的客户/项目对进行评分。

我想如果你想在火花之外得分你必须输出物品＆amp;用户因素进入另一个系统并自己计算mf。在那里，您还可以更新用户迭代以获得建议。

使用ALSmodel.userFactors和ALSmodel.itemFactors，您可以提取模型的因素。

为什么你想要在火花之外得分？您可以简单地预先计算您的预测并在线提供。如果您想在非常高的频率级别更新建议，则必须采用建议的方式。如果您只想每天更新您的模型，我建议您只需重新训练模型。