本发明涉及推荐系统领域，尤其涉及一种基于spark平台的分布式推荐方法。
背景技术：
1、因子分解机（factorization machines, fm）算法的提出是为了克服传统机器学习模型在处理高维稀疏数据时的局限性，尤其是在捕捉特征之间的交互关系方面。fm算法结合了矩阵分解和线性模型的优点，通过引入隐向量来建模特征之间的二阶交互。在许多实际应用中（如推荐系统、广告点击率预测等），传统的线性模型只能捕捉到特征明显的线性关系，而无法有效构建模型特征之间的交互；同时矩阵分解（matrix factorization，mf）思想在推荐系统中已经取得了成功，其通过将用户和物品的特征向量映射到同一个潜在空间中，可以捕捉到用户和物品之间的交互，然而矩阵分解主要适用于特定的结构化数据(即用户物品评分矩阵)，而不适用于通用的，包含多种特征的高维稀疏数据。
2、因此steffen rendle在2010年提出可以将矩阵分解的思想扩展到通用的特征交互建模中。fm通过引入隐向量来表示每个特征，使得特征之间的交互可以通过这些隐向量的内积来表示。这种方法不仅保留了矩阵分解的优势，还能够处理任意的特征组合。
3、因子分解机通过引入潜在因子来建模特征之间的交互作用。其基本模型公式如下：
4、；
5、其中， 是对样本的预测值，是全局偏置项，表示整体的基准值，是特征对预测值的直接影响，和是特征和的隐向量(潜在因子)，每个向量的维度为k，表示特征和之间交互的内积，具体计算为：
6、 = ；
7、全局偏置项表示整体的基准预测值，用于捕捉数据集整体的平均效果，不依赖于任何特征；线性权重与特征i对应，每个特征对预测结果都独立贡献；隐向量用于表示特征的潜在特性，这些潜在因素通过特征向量内积来捕捉它们之间的交互。
8、fm算法是机器学习中一种十分有效的特征学习算法，能够用来预测实值输出，如二分类或回归任务，通过高效模拟并精准捕捉数据中不同特征之间的交互效应，使得它在推荐系统、点击率预测和排名问题中表现出色。在推荐系统领域，fm可以通过考虑额外特征来缓解稀疏性问题，为用户提供更精确的推荐；在点击率预测领域，fm算法能够利用用户和广告之间的特征交互信息，帮助用户估计点击某项内容的概率，从而更好地预测ctr；在诸如电影评分预测这类问题中，fm算法能够更精确地处理不同类型的特征和复杂的交互模式，来分析用户和电影之间的交互进行评分预测；在文本分类和自然语言处理中，数据集通常会有超高维特征，fm算法能够帮助降低计算复杂度，同时保持较高的准确率；在社交网络分析中，fm能够模拟用户间的复杂关系，并能用于预测用户行为，如产品喜好、社群归属等。
9、fm及其改进算法在很多任务中表现卓越，但是随着模型复杂度的增加、数据稀疏性和计算效率等问题便成了不可忽视的要点。虽然目前业界也有很多学者基于fm算法进行了改进尝试，这些改进在一定程度上提升了fm算法的性能，并被工程实践取得不错的效果，但是这些模型都或多或少的存在一些问题与挑战。ffm是fm的一个变体，它进一步允许每个特征与不同的域进行交互时拥有不同的向量表示，这样可以更细致地捕捉特征间的交互，但是它的参数量随着域的数量指数级增长，导致模型变得过于庞大，增加了训练的复杂度和过拟合的风险；deepfm通过结合深度神经网络dnn和fm，旨在提取更深层次的特征交互信息，从而获取更好的预测效能，deepfm不需要预定义特征间的交互，可以自动学习高阶特征交互，但是高阶特征交互对计算机要求很高，十分耗时，尤其是在大规模数据集上计算效率就成了一个难题；一些研究尝试将注意力机制引入fm模型，以便模型能够自动识别出不同特征交互之间的重要性差异，这样做可以提升模型对重要信息的捕获能力，进一步提高模型的准确度和泛化能力，但是在面对稀疏情况很严重时，模型可能难以学习到有效的特征表示。fm算法尽管在处理特征间的交互和稀疏数据方面有优势，但在面对大数据集时仍需要遍历全部特征对，导致在特征数量非常多的情况下计算复杂度上升，计算负担加重，训练速度缓慢，同时中间计算结果和海量模型参数也会占用大量内存资源，对于有限内存的系统来说也是一个挑战，因此还需要更多的探索。
技术实现思路
1、本发明的目的在于解决现有技术面对大数据集时计算复杂度大的问题。
2、本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种基于spark平台的分布式推荐方法，包括以下步骤：
3、结合因子分解机和随机梯度下降构建fm预测模型，所述fm预测模型以包括用户、物品和上下文信息的特征矩阵为输入，输出预测用户行为；
4、配置spark平台环境并加载原始数据，对原始数据进行预处理获得数据集；
5、spark平台初始化fm预测模型并根据任务类型进行训练，训练过程中spark平台进行并行梯度计算并聚合梯度以更新参数；
6、将训练好的fm预测模型部署到实际生产环境中，进行不同任务类型的实时预测，实现推荐。
7、优选的，所述配置spark平台环境并加载原始数据，具体为：
8、安装并配置好spark on yarn集群；
9、从hdfs或者本地文件系统中加载包括用户、物品和上下文信息的原始数据。
10、优选的，所述对原始数据进行预处理获得数据集，包括：
11、数据清洗，包括删除缺失值记录以及使用平均值对缺失值进行填充，并对异常值进行平均中位数替换；
12、特征工程，包括对类别变量进行独热编码和对数值变量进行标准化；
13、特征向量化，使用spark 的vectorassembler将所有特征列组合成一个向量列并转化为特征向量。
14、优选的，所述初始化fm预测模型的过程包括：
15、初始化因子矩阵，用于表示特征之间的隐式交互；
16、初始化每个特征的权重和偏置项。
17、优选的，所述根据任务类型进行训练，包括以下步骤：
18、数据划分步骤，spark将数据集划分为多个分区，分别分配到不同节点上；
19、收敛判断步骤，判断当前模型训练是否达到收敛标准，是则保存模型并结束训练；否则在每个节点上分别根据该节点分配的数据对模型进行局部训练，直到局部训练达到的通信粒度阈值，进入更新步骤；
20、更新步骤，汇总局部训练的数据以更新模型参数，并返回收敛判断步骤。
21、优选的，所述在每个节点上分别根据该节点分配的数据对模型进行局部训练，每个节点进行局部训练的过程包括以下步骤：
22、通过特征向量与模型参数的内积得到预测值，计算预测值与实际值之间的误差；
23、根据预测值与实际值之间的误差计算损失函数对模型参数的梯度导数，对每个节点内的数据累加计算得到该分区的梯度和损失。
24、优选的，所述更新步骤，具体为：对所有节点的梯度和损失进行全局累加；基于全局累加得到的梯度和损失更新模型参数。
25、优选的，所述任务类型包括：
26、回归任务，fm预测模型根据输入的特征矩阵预测用户对物品的评分；对于回归任务，损失函数采用均方误差函数；
27、分类任务，fm预测模型根据输入的特征矩阵预测用户是否点击该物品；对于分类任务，损失函数采用对数函数或交叉熵损失函数。
28、优选的，所述spark平台进行mini-batch的方式并行梯度计算并聚合梯度，具体为：
29、通过sample函数对数据集中的数据进行抽样，选择一个小部分数据来计算每次迭代的梯度，每次迭代只用一部分数据计算梯度，从而实现 mini-batch 方式的分布式sgd。
30、优选的，所述将训练好的fm预测模型部署到实际生产环境，包括以下步骤：
31、将训练好的模型保存到hdfs及本地文件系统中；
32、根据任务类型加载训练好的模型，可以在实际生产环境中使用模型进行实时预测。本发明具有如下有益效果：
33、（1）传统的fm算法在面对越来越大的数据时会面临内存和计算资源的限制。spark的分布式架构运行将数据和计算任务分布到多个节点，能够利用集群中的多个节点进行并行计算，大大提高处理速度和数据处理能力。同时spark拥有传统fm算法不具备的容错机制，当节点出现故障时，计算任务可以在其他节点上重新执行，保证任务的可靠性和连续性。
34、（2）虽然fm主要用于ctr预测等推荐系统任务，但通过spark平台，fm算法可以扩展应用到各种机器学习任务中，如分类、回归等，具备更广泛的适用性。spark平台提供了丰富的工具和api，能够轻松集成多种数据源和数据处理管道。基于spark的fmwithsgd算法可以无缝融入已有的大数据处理流程，提升应用的灵活性。
35、（3）spark虽然能够通过内存管理和任务调度来高效地利用集群资源，但是无法解决传统fm算法在计算闭式解时，面对大规模数据时庞大的计算开销。通过并行化sgd优化，能够更好地利用计算资源，减少计算瓶颈，提升算法的整体效率。同时基于spark的fmwithsgd算法在大规模数据场景下，能够显著加快模型的训练速度，在短时间内就得到收敛结果。
36、以下结合附图及实施例对本发明作进一步详细说明，但本发明不局限于实施例。
1.一种基于spark平台的分布式推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于spark平台的分布式推荐方法，其特征在于，所述配置spark平台环境并加载原始数据，具体为：
3.根据权利要求1所述的基于spark平台的分布式推荐方法，其特征在于，所述对原始数据进行预处理获得数据集，包括：
4.根据权利要求3所述的基于spark平台的分布式推荐方法，其特征在于，所述初始化fm预测模型的过程包括：
5.根据权利要求4所述的基于spark平台的分布式推荐方法，其特征在于，所述根据任务类型进行训练，包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于spark平台的分布式推荐方法，其特征在于，所述在每个节点上分别根据该节点分配的数据对模型进行局部训练，每个节点进行局部训练的过程包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的基于spark平台的分布式推荐方法，其特征在于，所述更新步骤，具体为：对所有节点的梯度和损失进行全局累加；基于全局累加得到的梯度和损失更新模型参数。
8.根据权利要求6所述的基于spark平台的分布式推荐方法，其特征在于，所述任务类型包括：
9.根据权利要求7所述的基于spark平台的分布式推荐方法，其特征在于，所述spark平台进行mini-batch的方式并行梯度计算并聚合梯度，具体为：
10.根据权利要求1所述的基于spark平台的分布式推荐方法，其特征在于，所述将训练好的fm预测模型部署到实际生产环境，包括以下步骤：
