インテル® DAAL 2017 デベロッパー・ガイド
分散処理モードは、データセットが計算ノードの nblocks ブロックに分割されていると仮定します。
予測段階での分散処理モードの暗黙的 ALS 推薦のパラメーターは次のとおりです。
パラメーター |
デフォルト値 |
説明 |
|
---|---|---|---|
computeStep |
適用不可 |
アルゴリズムを初期化するために必要なパラメーターです。次のいずれか。
|
|
algorithmFPType |
double |
アルゴリズムが中間計算に使用する浮動小数点の型。float または double を指定できます。 |
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method |
defaultDense |
パフォーマンス指向の計算メソッド。アルゴリズムでサポートされている唯一のメソッドです。 |
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nFactors |
10 |
係数の総数。 |
分散処理モードの暗黙的 ALS 推薦予測では、下記の図 (nblocks=3) で説明されているように、1 ステップの計算スキーマを使用します。
訓練段階で生成されたユーザー係数 X1, X2, ..., Xnblocks およびアイテム係数 Y1, Y2, ..., Ynblocks の部分を含む、部分モデルを使用する評価の予測。部分モデルの各ペア (Xi , Yj) は、入力部分モデルのユーザー係数およびアイテム係数に対応する評価 Rij を含む数値テーブルを計算するために使用されます。
このステップの暗黙的 ALS 推薦ベースの予測の入力は次のとおりです。入力 ID をパラメーターとして、アルゴリズムの入力を提供するメソッドに渡します。詳細は、「アルゴリズム」を参照してください。
入力 ID |
入力 |
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---|---|---|
usersPartialModel |
分散処理モードの暗黙的 ALS アルゴリズムで訓練された部分モデル。i 番目のデータブロックに対応するユーザー係数を格納します。 |
|
itemsPartialModel |
分散処理モードの暗黙的 ALS アルゴリズムで訓練された部分モデル。j 番目のデータブロックに対応するアイテム係数を格納します。 |
このステップで、暗黙的 ALS 推薦ベースの予測は次の結果を計算します。結果 ID をパラメーターとして、アルゴリズムの結果にアクセスするメソッドに渡します。詳細は、「アルゴリズム」を参照してください。
結果 ID |
結果 |
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---|---|---|
prediction |
予測された評価を含む mi x nj 数値テーブルのポインター。デフォルトでは、このテーブルは HomogenNumericTable クラスのオブジェクトですが、(PackedSymmetricMatrix、PackedTriangularMatrix、および CSRNumericTable を除く) NumericTable の派生クラスのオブジェクトとして定義できます。 |
インテル® DAAL ディレクトリーの次のサンプルを参照してください。
C++: ./examples/cpp/source/implicit_als/implicit_als_csr_distributed.cpp
Java*: ./examples/java/source/com/intel/daal/examples/implicit_als/ImplicitAlsCSRDistributed.java
Python*: ./examples/python/source/implicit_als/implicit_als_csr_distributed.py