第四部分-推荐系统-项目介绍 行业背景: 快速:Apache Spark以内存计算为核心 通用 :一站式解决各个问题,ADHOC SQL查询,流计算,数据挖掘,图计算 完整的生态圈 只要掌握Spark,就能够为大多数的企业的大数据应用场景提供明显的加速 "猜你喜欢"为代表的推荐系统,从吃穿住行等 项目背景介绍: 本项目是一个基于Apache Spark 的电影推荐系统, 技术路线:离线推荐+实时推荐 项目架构: 存储层:HDFS作为底层存储,Hive作为数据仓库 (Hive Metas

九.基于内容的电影推荐 在基于内容的推荐系统中,我们得到的关于内容的信息越多,算法就会越复杂(设计的变量更多),不过推荐也会更准确,更合理. 本次基于评分,提供一个3阶段的MR解决方案来实现电影推荐. 1.找出各个电影的评分人总数 2.对于每个电影对A和B,找出所有同时对A和B评分的人. 3.找出每两个相关电影之间的关联.在这个阶段,我使用3个不同的关联度算法(pearson,cosine,jaccard)一般要根据具体的数据需求来选择关联度算法. 数据的输入格式: 第一阶段转化完之后: 经过M

写在前面 一直不知道这个专栏该如何开始写,思来想去,还是暂时把自己对这个项目的一些想法 和大家分享 的形式来展现.有什么问题,欢迎大家一起留言讨论. 这个项目的源代码是在https://github.com/LuckyZXL2016/Movie_Recommend这个位置. 基于源代码做了一些简单的调整. 关于这个系列的 所有文章,有新的想法,我也会及时做更新 项目效果 类似于国内豆瓣网站,能够在该项目-电影网站-进行电影信息浏览和查询,并且-电影网站-会根据用户的 浏览记录和用户评论,点赞(好

第一部分-电影网站: 软件架构: SpringBoot+Mybatis+JSP 项目描述:主要实现电影网站的展现 和 用户的所有动作的地方 技术选型: 技术 名称 官网 Spring Boot 容器 https://projects.spring.io/spring-boot/ Spring MVC MVC框架 http://docs.spring.io/spring/docs/current/spring-framework-reference/htmlsingle/#mvc MyBatis

基于Spark的电影推荐系统(推荐系统~7) 22/100 发布文章 liuge36 第四部分-推荐系统-实时推荐 本模块基于第4节得到的模型,开始为用户做实时推荐,推荐用户最有可能喜爱的5部电影. 说明几点 1.数据来源是 testData 测试集的数据.这里面的用户,可能存在于训练集中,也可能是新用户.因此,这里要做处理. SparkStreaming + kakfa ## 开始Coding 步骤一:在streaming 包下,新建PopularMovies2 package com.csy

第四部分-推荐系统-数据ETL 本模块完成数据清洗,并将清洗后的数据load到Hive数据表里面去 前置准备: spark +hive vim $SPARK_HOME/conf/hive-site.xml <?xml version="1.0"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <configuration> <pr

第四部分-推荐系统-模型训练 本模块基于第3节 数据加工得到的训练集和测试集数据 做模型训练,最后得到一系列的模型,进而做 预测. 训练多个模型,取其中最好,即取RMSE(均方根误差)值最小的模型 说明几点 1.ALS 算法不需要自己实现,Spark MLlib 已经实现好了,可以自己 跟源码学习 花时间钻研,动手写,写代码 翻译论文 写博客 多下功夫 最新http://spark.apache.org/docs/latest/ml-guide.html spark1.6.3 spark.mll

数据文件: u.data(userid  itemid  rating  timestamp) u.item(主要使用 movieid movietitle) 数据操作 把u.data导入RDD, take()  x.split(‘\t’)(1) 查看userid字段的统计信息 查看udata数据矩阵的 userid列上所有值的统计信息 使用ALS.train进行训练 import org.apache.spark.mllib.recommendation.ALS import org.apac

#基于用户的推荐类算法 from math import sqrt #计算两个person的欧几里德距离 def sim_distance(prefs,person1,person2): si = {} for item in prefs(person1): if item in prefs(person2): si[item] = 1 if len(si) == 0: return 0 sum_of_squares = sum([pow(prefs[person1][item]-prefs[p

数据可视化 1.数据的分析与统计 使用sql语句进行查询,获取所有数据的概述,包括电影数.电影类别数.人数.职业种类.点评数等. 2.构建数据可视化框架 这里使用了前端框架Bootstrap进行前端的开发,后台使用PHP进行开发. 以下是运行界面: 图1 登录界面 图2 点评电影展示 图3 电影推荐

http://www.infoq.com/cn/news/2014/12/mongdb-spark-movie-recommend MovieWeb是一个电影相关的网站,它提供的功能包括搜索电影信息.排名或者电影明星资料等.它拥有10000部电影的信息,70000个用户,和超过1千万的电影评分.借用它的搜索目录,用户可以通过类型分类.排名和片名浏览等方式检索电影.但如何解决电影智能推荐的问题呢?近日MongoDB分享了他们结合Hadoop的经验. MovieWeb基于Python.在构建电影推荐

----本节内容------- 1.流式处理系统背景 1.1 技术背景 1.2 Spark技术很火 2.流式处理技术介绍 2.1流式处理技术概念 2.2流式处理应用场景 2.3流式处理系统分类 3.流式处理技术关键技术 3.1流式处理系统管道构建 3.2流式处理系统关键技术 3.3用户行为分析系统介绍 4.问题答疑 5.参考资料 --------------------- 1.流式处理技术 1.1 技术背景 业务驱动技术发展,脱了了业务的技术,最多就是一个研究性的东西,流式处理技术的火爆源于业内

从今天起,我将制作一个电影推荐项目,在此写下博客,记录每天的成果. 其实,从我发布 C# 爬取猫眼电影数据 这篇博客后, 我就已经开始制作电影推荐项目了,今天写下这篇博客,也是因为项目进度已经完成50%了,我就想在这一阶段停一下,回顾之前学到的知识. 一.主要为手机端 考虑到项目要有实用性,我选择了手机端,电脑端用的人有点少.然后就是在 xamarin.Forms 和 xamarin.android 这两个中做选择了,我选择了前者,因为xamarin.Forms 更接近WPF ,我也百度了一下,

转载自:https://www.ibm.com/developerworks/cn/cognitive/library/cc-1606-spark-seniment-analysis/index.html IBM 公司在 2015 年对外宣告了一个新的科技和商务时代的来临—认知时代.这个巨大的转变,来自 IBM 对技术和商业领域的三个重要的洞察力［1］.第一,这个世界被数据所充斥.第二,这个世界通过代码被改造.第三,认知计算的出现.其中,认知计算可以: 通过感知与互动,理解非结构化数据 通过生成

https://mp.weixin.qq.com/s/KPTM02-ICt72_7ZdRZIHBA 苏宁基于Spark Streaming的实时日志分析系统实践 原创: AI+落地实践 AI前线 2018-03-07 前言 目前业界基于 Hadoop 技术栈的底层计算平台越发稳定成熟,计算能力不再成为主要瓶颈. 多样化的数据.复杂的业务分析需求.系统稳定性.数据可靠性, 这些软性要求, 逐渐成为日志分析系统面对的主要问题.2018 年线上线下融合已成大势,苏宁易购提出并践行双线融合模式,提出了智

推荐模型 推荐模型的种类分为: 1.基于内容的过滤:基于内容的过滤利用物品的内容或是属性信息以及某些相似度定义,来求出与该物品类似的物品. 2.协同过滤:协同过滤是一种借助众包智慧的途径.它利用大量已有的用户偏好来估计用户对其未接触过的物品的喜好程度.其内在思想是相似度的定义. 在基于用户的方法的中,如果两个用户表现出相似的偏好(即对相同物品的偏好大体相同),那就认为他们的兴趣类似. 同样也可以借助基于物品的方法来做推荐.这种方法通常根据现有用户对物品的偏好或是评级情况,来计算物品之间的某种相似

本文测试的Spark版本是1.3.1 本文将在Spark集群上搭建一个简单的小型的电影推荐系统,以为之后的完整项目做铺垫和知识积累 整个系统的工作流程描述如下: 1.某电影网站拥有可观的电影资源和用户数,通过各个用户对各个电影的评分,汇总得到了海量的用户-电影-评分数据 2.我在一个电影网站上看了几部电影,并都为其做了评分操作(0-5分) 3.该电影网站的推荐系统根据我对那几部电影的评分,要预测出在该网站的电影资源库中,有哪些电影是适合我的,并推荐给我看 4.根据我的观影习惯和用户的一个个人信息

京东基于Spark的风控系统架构实践和技术细节 时间 2016-06-02 09:36:32  炼数成金 原文  http://www.dataguru.cn/article-9419-1.html 主题 Spark软件架构 1.背景 互联网的迅速发展,为电子商务兴起提供了肥沃的土壤.2014年,中国电子商务市场交易规模达到13.4万亿元,同比增长31.4%.其中,B2B电子商务市场交易额达到10万亿元,同比增长21.9%.这一连串高速增长的数字背后,不法分子对互联网资产的觊觎,针对电商行业的恶

利用电影观看记录数据,进行电影推荐. 目录 利用电影观看记录数据,进行电影推荐. 准备 1.任务描述: 2.数据下载 3.部分数据展示 实操 1.设置输入输出路径 2.配置spark 3.读取Rating文件 4.读取movie文件 5.保存结果 6.结果 你可能会遇到的问题 问题一:结果输出目录已存在 问题二:缺少hadoop环境变量 准备 1.任务描述: 在推荐领域有一个著名的开放测试集,下载链接是:http://grouplens.org/datasets/movielens/,该测试集包

基于Spark ALS构建商品推荐引擎   一般来讲,推荐引擎试图对用户与某类物品之间的联系建模,其想法是预测人们可能喜好的物品并通过探索物品之间的联系来辅助这个过程,让用户能更快速.更准确的获得所需要的信息,提升用户的体验.参与度以及物品对用户的吸引力. 在开始之前,先了解一下推荐模型的分类: 1.基于内容的过滤:利用物品的内容或是属性信息以及某些相似度定义,求出与该物品类似的物品 2.协同过滤:利用大量已有的用户偏好来估计用户对其未接触过的物品的喜好程度 3.矩阵分解(包括显示矩阵分解.隐式