python - org - ¿Cómo aumentar los factores de matriz en Spark ALS recomendador?

spark ml

Question

Soy un principiante en el mundo del aprendizaje automático y el uso de Apache Spark.
He seguido el tutorial en https://databricks-training.s3.amazonaws.com/movie-recommendation-with-mllib.html#augmenting-matrix-factors , y pude desarrollar la aplicación con éxito. Ahora, como se requiere que la aplicación web de hoy tenga que ser impulsada por recomendaciones en tiempo real, me gustaría que mi modelo esté listo para nuevos datos que siguen llegando al servidor. El sitio ha citado:

Una mejor manera de obtener recomendaciones para usted es capacitar primero un modelo de factorización matricial y luego aumentar el modelo utilizando sus calificaciones.

¿Cómo puedo hacer eso? Estoy usando Python para desarrollar mi aplicación. Además, dígame cómo hago que el modelo persista para usarlo nuevamente, o una idea de cómo conecto esto con un servicio web. Agradeciendote

Answer 1

No creo que el aprendizaje en línea sea posible para ALS en Spark. Eso significa que no puede actualizar el modelo mientras obtiene los datos en tiempo real. Sin embargo, puede utilizar el modelo para obtener las predicciones.

También, consulte: Cómo actualizar Spark MatrixFactorizationModel para ALS