大體思路 分解user-item矩陣，將user和item embedding到低維稠密的（維度默認為20）空間，然后利用ES的dense vector字段來計算user和item的相關性分數，或item和item之間的相似度分數。 步驟 准備數據 訓練模型 模型導入es 生成推薦 ...

數據文件: u.data(userid itemid rating timestamp) u.item(主要使用 movieid movietitle) 數據操作 把u.data導 ...

前言 經過2節對MovieLens數據集的學習，想必讀者對MovieLens數據集認識的不錯了；同時也順帶回顧了些Spark編程技巧，Python數據分析技巧。 本節將是讓人興奮的一節，它將實現一個基於Spark的推薦系統引擎。 PS1：關於推薦算法 ...

推薦系統是根據用戶的行為、興趣等特征，將用戶感興趣的信息、產品等推薦給用戶的系統，它的出現主要是為了解決信息過載和用戶無明確需求的問題，根據划分標准的不同，又分很多種類別： 根據目標用戶的不同，可划分為基於大眾行為的推薦引擎和個性化推薦引擎 根據數據之間的相關性，可划分為基於人口統計 ...

第四部分-推薦系統-項目介紹 行業背景： 快速：Apache Spark以內存計算為核心 通用 ：一站式解決各個問題，ADHOC SQL查詢，流計算，數據挖掘，圖計算 完整的生態圈 只要掌握Spark,就能夠為大多數的企業的大數據應用場景提供明顯的加速 項目背景介紹： 項目架構 ...

第四部分-推薦系統-模型訓練 本模塊基於第3節 數據加工得到的訓練集和測試集數據 做模型訓練，最后得到一系列的模型，進而做 預測。 訓練多個模型，取其中最好，即取RMSE(均方根誤差)值最小的模型 說明幾點 1.ALS 算法不需要自己實現，Spark MLlib 已經實現好了 ...

基於Spark的電影推薦系統（推薦系統~7） 22/100 發布文章 liuge36 第四部分-推薦系統-實時推薦 本模塊基於第4節得到的模型，開始為用戶做實時推薦，推薦用戶最有可能喜愛的5部電影。 說明幾點 1.數據來源是 testData 測試集的數據。這里面的用戶 ...

第四部分-推薦系統-數據ETL 本模塊完成數據清洗，並將清洗后的數據load到Hive數據表里面去 前置准備： spark +hive 啟動Hive metastore server [root@hadoop001 conf]# nohup hive ...