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

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

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

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-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

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Mahout的电影推荐系统 1.Mahout 简介 Apache Mahout 是 Apache Software Foundation(ASF) 旗下的一个开源项目,提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序.经典算法包括聚类.分类.协同过滤.进化编程等等,并且,在 Mahout 的最近版本中还加入了对 Apache Hadoop 的支持,使这些算法可以更高效的运行在云计算环境中. 2.Taste简介 Taste 是 Apache Mahou

本文介绍一个基于pytorch的电影推荐系统. 代码移植自https://github.com/chengstone/movie_recommender. 原作者用了tf1.0实现了这个基于movielens的推荐系统,我这里用pytorch0.4做了个移植. 本文实现的模型Github仓库:https://github.com/Holy-Shine/movie_recommend_system 1. 总体框架 先来看下整个文件包下面的文件构成: 其中: Params: 保存模型的参数文件以及模

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

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

推荐算法在互联网行业的应用非常广泛,今日头条.美团点评等都有个性化推荐,推荐算法抽象来讲,是一种对于内容满意度的拟合函数,涉及到用户特征和内容特征,作为模型训练所需维度的两大来源,而点击率,页面停留时间,评论或下单等都可以作为一个量化的 Y 值,这样就可以进行特征工程,构建出一个数据集,然后选择一个合适的监督学习算法进行训练,得到模型后,为客户推荐偏好的内容,如头条的话,就是咨询和文章,美团的就是生活服务内容. 可选择的模型很多,如协同过滤,逻辑斯蒂回归,基于DNN的模型,FM等.我们使用的方式

[原创 Hadoop&Spark 动手实践 13]Spark综合案例:简易电影推荐系统

在大数据处理和人工智能时代,数据工厂(Data Factory)无疑是一个非常重要的大数据处理平台.市面上也有成熟的相关产品,比如Azure Data Factory,不仅功能强大,而且依托微软的云计算平台Azure,为大数据处理提供了强大的计算能力,让大数据处理变得更为稳定高效.由于工作中我的项目也与大数据处理相关,于是我就在思考,是否自己也可以设计打造一个数据工厂,以便寻求一些技术痛点的解决方案,并且引入一些有趣的新功能. 因此,我利用业余时间,逐步打造了一个基于Spark的数据工厂,并取名

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

随着互联网.移动互联网和物联网的发展,我们已经切实地迎来了一个大数据 的时代.大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取.管理和处理的数据集合,对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求.目前对大数据的分析工具,首选的是Hadoop/Yarn平台,但目前对大数据的实时分析工具,业界公认最佳为Spark.Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架,Spark目前是Apache软件基金会旗下,顶级的开源项目,Spark提出的DAG作为MapReduce的替代方案,兼容HDFS.H

转自:http://blog.fens.me/hadoop-mapreduce-recommend/ Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等. 从2011年

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

原博文出自于: http://blog.fens.me/hadoop-mapreduce-recommend/ 感谢! 用Hadoop构建电影推荐系统 Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Big

SparkMLlib-协同过滤推荐算法,电影推荐系统,物品喜好推荐 一.协同过滤 1.1 显示vs隐式反馈 1.2 实例介绍 1.2.1 数据说明 评分数据说明(ratings.data) 用户信息(users.dat) 电影信息(movies.dat) 程序代码 二.协同过滤推荐算法--推荐系统代码 2.1 训练数据 2.2 实战代码 2.3 运行结果(亲测可行) 三.Spark MLlib推荐算法 四.基于物品的Spark MLlib代码 推荐模型效果的评估 相关内容原文地址: 博客园:Le