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 ...
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導入RDD, take x.split t 查看userid字段的統計信息 查看udata數據矩陣的 userid列上所有值的統計信息 使用ALS.train進行訓練 import org.apache.spark.mllib ...
2019-07-11 16:23 0 992 推薦指數:
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 ...
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 ...
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 ...
一、新建scala項目 二、構造程序 代碼如下 導入引用庫 三、打包部署 程序運行時,需要指定輸入數據路徑,數據包含了ratings.dat和movies.dat,數據都包含在了 ...
協同過濾算法概述 基於模型的協同過濾應用---電影推薦 實時推薦架構分析 一、協同過濾算法概述 本人對算法的研究,目前還不是很深入,這里簡單的介紹下其工作原理。 通常,協同過濾算法按照數據使用 ...