Spark-FM-parallelSGD项目启动与配置教程

1. 项目的目录结构及介绍

spark-FM-parallelSGD 项目是一个基于 Apache Spark 实现的并行随机梯度下降（SGD）的因子分解机（Factorization Machines，简称 FM）的开源项目。项目的目录结构如下：

• fm/: 包含项目的主要 Python（和 Scala）代码文件。
  • fm_parallel_sgd.py 或 fm_parallel_sgd.scala: 主程序文件，实现了并行 SGD 训练算法。
  • 其他辅助文件：可能包含一些额外的函数或工具类。
• img/: 存放项目相关的图像文件，如示例图或结果图。
• FMonSpark_demo_a9a.ipynb: 一个 Jupyter Notebook 文件，提供了使用该项目的示例。
• LICENSE: 项目的许可证文件，本项目采用 Apache-2.0 许可。
• README.md: 项目描述文件，包含了项目的基本信息和如何使用项目的说明。
• 其他可能存在的目录或文件：如 .gitignore，用于 Git 忽略某些文件或目录。

2. 项目的启动文件介绍

启动文件通常是主程序文件，对于 Python 项目是 fm_parallel_sgd.py，对于 Scala 项目是 fm_parallel_sgd.scala。以下以 Python 文件为例进行介绍：

在 fm_parallel_sgd.py 文件中，包含了以下几个主要部分：

• 导入必要的模块和函数。
• 定义了 trainFM_parallel_sgd 函数，它是项目启动时调用的主要函数，用于启动并行 SGD 训练过程。
• 提供了一些辅助函数，如数据预处理、模型评估、模型保存和加载等。

在终端中，你可以通过以下命令来运行这个 Python 脚本：

pyspark --py-files spark-FM-parallelSGD/fm/fm_parallel_sgd.py

这条命令会启动 Spark，并将 fm_parallel_sgd.py 文件添加到 Python 路径中，以便在 Spark 应用程序中使用。

3. 项目的配置文件介绍

本项目并没有一个单独的配置文件，但是 trainFM_parallel_sgd 函数接受一系列参数，这些参数可以看作是配置项，用于调整训练过程。以下是一些主要参数的说明：

• iterations: 并行 SGD 的迭代次数。
• iter_sgd: 每个 partition 中 SGD 的迭代次数。
• alpha: SGD 的学习率。
• regParam: 正则化参数。
• factorLength: 因子分解机中权重向量的长度。
• verbose: 是否在每次迭代后输出训练和验证集的评估结果。
• savingFilename: 是否在每次迭代后保存模型。
• evalTraining: 是否在训练过程中绘制评估指标的演变图。

这些参数可以在调用 trainFM_parallel_sgd 函数时指定，例如：

fm.trainFM_parallel_sgd(sc, train, iterations=50, alpha=0.01, regParam=0.01, factorLength=4, verbose=True)

以上即是 spark-FM-parallelSGD 项目的启动与配置教程。在开始使用前，请确保已经安装了 Apache Spark，并且正确设置了环境变量。