推荐和模式挖掘
PrefixSpan算法调优
简单介绍PrefixSpan算法各个参数对模型的性能影响
参数 |
说明 |
建议 |
|---|---|---|
numPartitions |
Spark分区数量，分区越多意味着任务数太多，每次调度耗时会增加，分区太少，会导致一些节点没有分配到任务，并且会使每个分区处理的数据量增大，从而使每个agent节点内存提高。 |
在0.5~1.5倍的总核数（executor_cores与num_executor乘积）进行网格搜索，建议使用1倍总核数。 |
localTimeout |
本地求解的超时时间，优化算法新增参数，通过spark.boostkit.ml.ps.localTimeout参数设置，单位是秒。 |
如果发现本地求解阶段运行耗时明显长于其他阶段，则调低此参数，建议取300。 |
filterCandidates |
是否过滤prefix候选集，优化算法新增参数，通过spark.boostkit.ml.ps.filterCandidates参数设置，开启之后会减少通信，增加计算量。 |
Boolean，缺省值为false。 |
projDBStep |
投影数据量的衰减率，优化算法新增参数，通过spark.boostkit.ml.ps.projDBStep参数设置，通常保持缺省值即可；参数值越大，本地求解的计算量越小。 |
Double，缺省值为10。 |
ALS算法调优
简单介绍ALS算法各个参数对模型的性能影响
参数 |
说明 |
建议 |
|---|---|---|
numPartitions |
Spark分区数量，分区越多意味着任务数太多，每次调度耗时会增加，分区太少，会导致一些节点没有分配到任务，并且会使每个分区处理的数据量增大，从而使每个agent节点内存提高。 |
在0.5~1.5倍的总核数（executor_cores与num_executor乘积）进行网格搜索，建议使用1倍总核数。 |
blockMaxRow |
计算格莱姆矩阵行分块大小，与L1 cache的大小有关，影响本地矩阵计算性能，优化算法新增参数，可以通过spark.boostkit.ALS.blockMaxRow参数设置。 |
正整数，缺省值为16，不建议修改。 |
unpersistCycle |
srcFactorRDD反持久化周期，当迭代轮数每达到该值，会对累积的srcFactorRDD进行反持久化，释放内存；参数值越小，会越频繁地释放内存。优化算法新增参数，可以通过spark.boostkit.ALS.unpersistCycle参数设置。 |
正整数，缺省值为300，不建议修改。 |
