寫在前面 一直不知道這個專欄該如何開始寫,思來想去,還是暫時把自己對這個項目的一些想法 和大家分享 的形式來展現。有什么問題,歡迎大家一起留言討論。 這個項目的源代碼是在https://github ...
一 通過RDD實戰電影點評系統 日常的數據來源有很多渠道,如網絡爬蟲 網頁埋點 系統日志等。下面的案例中使用的是用戶觀看電影和點評電影的行為數據,數據來源於網絡上的公開數據,共有 個數據文件:uers.dat ratings.dat和movies.dat。 其中,uers.dat的格式如下:UserID::Gender::Age::Occupation::Zip code,這個文件里共有 個用戶的 ...
2019-05-13 14:11 0 455 推薦指數:
寫在前面 一直不知道這個專欄該如何開始寫,思來想去,還是暫時把自己對這個項目的一些想法 和大家分享 的形式來展現。有什么問題,歡迎大家一起留言討論。 這個項目的源代碼是在https://github ...
我是誰,沒有絕對安全的系統 (Who Am I - Kein System ist sicher) 強烈安利!!! 男主本傑明是一個這樣的人:智商165,但是在現實世界中,他是一個失敗者,並且常常為找不到存在感而憂傷。他沒有女朋友,唯一喜歡的女孩雖然是同學,但是由於他的性格 ...
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 ...
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 ...
第一部分-電影網站: 軟件架構: SpringBoot+Mybatis+JSP 項目描述:主要實現電影網站的展現 和 用戶的所有動作的地方 技術選型: 技術 名稱 官網 Spring Boot 容器 ...