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muatik/als.cpp

Last active May 26, 2017 13:30
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Raw
als.cpp
#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
//#include <mpi.h>
#include <fstream>
#include <ntsid.h>
#include <omp.h>
#include <vector>
using std::cin;
using std::cout;
using std::endl;
using namespace Eigen;
using namespace std;
// install eigen
// mpic++ -I /Users/mustafaatik/Downloads/eigen/ main.cpp -o main && mpirun --allow-run-as-root -np 2 ./main
// http://stackoverflow.com/questions/15939757/is-it-possible-to-run-openmpi-on-a-local-computer-and-a-remote-cluster
// http://mpitutorial.com/tutorials/running-an-mpi-cluster-within-a-lan/
// https://www.open-mpi.org/papers/sc-2009/jjhursey-iu-booth.pdf
// http://stackoverflow.com/questions/2546298/vector-usage-in-mpic
// http://stackoverflow.com/questions/38592854/how-to-send-the-data-in-an-eigenmatrixxd-with-mpi
void mat2csv(MatrixXd mat);
void factorize();
void als(std::vector<std::vector<int>> ratings, int maxUserId, int maxMovieId, int rank, int threadNumber);
std::vector< std::vector<int> > load_csv (const std::string & path) {
std::ifstream indata;
indata.open(path);
std::string line;
std::vector<double> values;
uint rows = 0;
std::vector< std::vector<int> > ratings;
while (std::getline(indata, line)) {
std::stringstream lineStream(line);
std::string cell;
std::vector<int> data;
while (std::getline(lineStream, cell, ',')) {
data.push_back(std::stod(cell));
}
// user - movie -rating
ratings.push_back(data);
}
return ratings;
// return Map<const Matrix<typename M::Scalar, M::RowsAtCompileTime, M::ColsAtCompileTime, RowMajor>>(values.data(), rows, values.size()/rows);
}
int main(int argc, char ** argv)
{
factorize();
return 0;
}
void factorize() {
std::vector< std::vector<int> > ratings = load_csv("../input.txt");
int maxUserId = 7;
int maxUMovieId= 9;
int cols = maxUMovieId, rows = maxUserId;
for (int i = 4; i < 5; ++i) {
cout << "Thread number: " << i << endl;
als(ratings, maxUserId, maxUMovieId, 4, 1);
}
}
void als(std::vector<std::vector<int>> ratings, int maxUserId, int maxMovieId, int rank, int threadNumber) {
MatrixXd U = MatrixXd::Random(maxUserId, rank);
MatrixXd M = MatrixXd::Random(rank, maxMovieId);
MatrixXd A = MatrixXd::Zero(maxUserId, maxMovieId);
MatrixXd W = MatrixXd::Zero(maxUserId, maxMovieId);
for (int i = 0; i < ratings.size(); ++i) {
int ui = ratings.at(i).at(0) - 1; // userId index
int mi = ratings.at(i).at(1) - 1; // movieId index
int ri = ratings.at(i).at(2); // rating
A(ui, mi) = ri;
W(ui, mi) = 1;
}
// cout << A << endl << endl;
double Eta = 0.001;
double eta = Eta;
int maxIteration = 1200;
// cout << U * M << endl << endl;
int ui, mi, ri;
double error;
Eigen::VectorXd tempU;
std::vector<double> errorHistory;
double start = omp_get_wtime();
for (int iteration = 0; iteration < maxIteration; ++iteration) {
#pragma omp parallel for num_threads(threadNumber) schedule(static) private(ui, mi, ri, error, tempU)
for (int i = 0; i < ratings.size(); ++i) {
ui = ratings.at(i).at(0) - 1; // userId index
mi = ratings.at(i).at(1) - 1; // movieId index
ri = ratings.at(i).at(2); // rating
error = ri - U.row(ui) * M.col(mi);
tempU = U.row(ui) + eta * error * M.col(mi).transpose();
M.col(mi) = M.col(mi) + eta * error * U.row(ui).transpose();
U.row(ui) = tempU;
}
if (iteration % ((int) maxIteration / 15) == 0) {
eta *= 0.8;
errorHistory.push_back(W.cwiseProduct(A - U * M).array().square().sum());
}
}
double elapsed = omp_get_wtime() - start;
// cout << U * M << endl << endl;
cout << "elapsd: " << elapsed << endl;
cout << "error:" << endl;
for (int j = 0; j < errorHistory.size(); ++j) {
cout << errorHistory.at(j) << ", ";
}
cout << endl;
// mat2csv(A);
// mat2csv(U*M);
}
void mat2csv(MatrixXd mat) {
std::stringstream buf;
for (int i = 0; i < mat.rows(); ++i) {
for (int j = 0; j < mat.cols(); ++j) {
buf << mat(i, j) << ", ";
}
buf << "\n";
}
cout << endl << buf.str() << endl;
}
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