spark电影推荐案例代码

2024-09-04

基于Spark的电影推荐系统（推荐系统~7）

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

数据算法 --hadoop/spark数据处理技巧 --（9.基于内容的电影推荐 10. 使用马尔科夫模型的智能邮件营销）

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

【大数据 Spark】利用电影观看记录数据,进行电影推荐

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Azure构建PredictionIO和Spark的推荐引擎服务

基于Azure构建PredictionIO和Spark的推荐引擎服务 1. 在Azure构建Ubuntu 16.04虚拟机假设前提条件您已有 Azure 帐号,登陆 Azure https://portal.azure.com . 点击左上部的 +New 按钮,在搜索框中输入 Ubuntu ,或者点击 Virtual Machine 选择 Ubuntu Server 14.04 LTS,然后点击 Create 创建虚拟机. 创建完成虚拟机后,在虚拟机的设置中找到 Azure 为其分配的 IP

Azure构建PredictionIO和Spark的推荐引擎服务

Azure构建PredictionIO和Spark的推荐引擎服务 1. 在Azure构建Ubuntu 16.04虚拟机假设前提条件您已有 Azure 帐号,登陆 Azure https://portal.azure.com .点击左上部的 +New 按钮,在搜索框中输入 Ubuntu ,或者点击 Virtual Machine 选择 Ubuntu Server 14.04 LTS,然后点击 Create 创建虚拟机. 创建完成虚拟机后,在虚拟机的设置中找到 Azure 为其分配的 IP 地址,

基于物品的协同过滤item-CF 之电影推荐 python

推荐算法有基于协同的Collaboration Filtering:包括 user Based和item Based:基于内容 : Content Based 协同过滤包括基于物品的协同过滤和基于用户的协同过滤,本文基于电影评分数据做基于商品的推荐查看数据u.data 主要用到前3列分别指用户编号user_id.电影编号item_id.用户对电影的打分score 这个文件主要用户构建物品的相似度矩阵 ubuntu@ubuntu-2:~/workspace/jupyter_project/re

Spark学习笔记——构建基于Spark的推荐引擎

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

Spark Streaming updateStateByKey案例实战和内幕源码解密

本节课程主要分二个部分: 一.Spark Streaming updateStateByKey案例实战二.Spark Streaming updateStateByKey源码解密第一部分: updateStateByKey的主要功能是随着时间的流逝,在Spark Streaming中可以为每一个可以通过CheckPoint来维护一份state状态,通过更新函数对该key的状态不断更新:对每一个新批次的数据(batch)而言,Spark Streaming通过使用updateStateByKey

C# 基于内容电影推荐项目（一）

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,

基于hadoop的电影推荐结果可视化

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

用JS添加文本框案例代码

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta http-equiv="Content-

UserView--第二种方式（避免第一种方式Set饱和），基于Spark算子的java代码实现

UserView--第二种方式(避免第一种方式Set饱和),基于Spark算子的java代码实现测试数据 java代码 package com.hzf.spark.study; import java.util.Map; import java.util.Set; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.jav

UserView--第一种方式set去重，基于Spark算子的java代码实现

UserView--第一种方式set去重,基于Spark算子的java代码实现测试数据 java代码 package com.hzf.spark.study; import java.util.HashSet; import java.util.Iterator; import java.util.Set; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.ap

SQL Server 表的管理_关于事务的处理的详解（案例代码）

SQL Server 表的管理_关于事务的处理的详解(案例代码) 一.SQL 事务 1.1SQL 事务 ●事务是在数据库上按照一定的逻辑顺序执行的任务序列,既可以由用户手动执行,也可以由某种数据库程序自动执行. ●事务实际上就是对数据库的一个或者多个更改.当你在某张表上创建更新或者删除记录的时,你就已经在使用事务了.控制事务以保证数据完整性,并对数据库错误做出处理,对数据库来说非常重要. 实践中,通常会将很多 SQL 查询组合在一起,并将其作为某个事务一部分来执行. 1.2事务的属性: 事务具有

SQL Server 表的管理_关于数据增删查改的操作的详解（案例代码）

SQL Server 表的管理_关于数据增删查改的操作的详解(案例代码)-DML 1.SQL INSERT INTO 语句(在表中插入) INSERT INTO 语句用于向表中插入新记录. SQL INSERT INTO 语法 INSERT INTO 语句可以用两种形式编写.第一个表单没有指定要插入数据的列的名称,只提供要插入的值: INSERT INTO table_name (column1, column2, column3, ...) VALUES (value1, value2, va

SQL Server 表的管理_关于表的操作增删查改的操作的详解（案例代码）

SQL Server 表的管理_关于表的操作增删查改的操作的详解(案例代码) 概述: 表由行和列组成,每个表都必须有个表名. SQL CREATE TABLE 语法 CREATE TABLE table_name ( column_name1 data_type(size), column_name2 data_type(size), column_name3 data_type(size), .... ); 1.查看表 exec sp_help table1; 2.创建表 create tab

NMF学习练习：做电影推荐

NMF是很久以前学的,基本快忘没了,昨天YX提出来一个关于NMF(同音同字不同义)的问题,才又想起来. 自己的学习笔记写的比较乱,好在网上资料多,摘了一篇,补充上自己笔记的内容,留此助记. NMF概念出现的比较早,差不多在电脑还没有开始繁荣起来,NMF及相关的一些算法已经很成熟了.NMF用在电影推荐.商品推荐也并不是很适合,现在大多使用SVD之类的算法.不过这篇只是学习的记录,有个例子总比枯燥的啃概念好的多. 场景让我们假设一个场景. 相像当前这个档期,有10部电影正在上映,我们把它们放到一个

利用python实现电影推荐

"协同过滤"是推荐系统中的常用技术,按照分析维度的不同可实现"基于用户"和"基于产品"的推荐. 以下是利用python实现电影推荐的具体方法,其中数据集源于<集体编程智慧>一书,后续的编程实现则完全是自己实现的(原书中的实现比较支离.难懂). 这里我采用的是"基于产品"的推荐方法,因为一般情况下,产品的种类往往较少,而用户的数量往往非常多,"基于产品"的推荐程序可以很好的减小计算量. 其实基本的

转利用python实现电影推荐

“协同过滤”是推荐系统中的常用技术,按照分析维度的不同可实现“基于用户”和“基于产品”的推荐. 以下是利用python实现电影推荐的具体方法,其中数据集源于<集体编程智慧>一书,后续的编程实现则完全是自己实现的(原书中的实现比较支离.难懂). 这里我采用的是“基于产品”的推荐方法,因为一般情况下,产品的种类往往较少,而用户的数量往往非常多,“基于产品”的推荐程序可以很好的减小计算量. 其实基本的思想很简单: 首先读入数据,形成用户-电影矩阵,如图所示:矩阵中的数据为用户(横坐标)对特定电影(纵

SQL Server 表的管理_关于事务操作的详解（案例代码）

SQL Server 表的管理_关于事务操作的详解(案例代码) 1.概念事务(transaction): 是将多个修改语句组合在一起的方法,这个方法中的所有语句只有全部执行才能正确完成功能.即要么全部执行,要么全部不执行. 2.事务的acid属性: 原子性:事务处理语句是一个整体,不可分割.Atomicity--A 一致性:事务处理前后数据库前后状态要一致.Consistency--C 分割性(隔离性):多个事务并发处理互不干扰.Isolation--I 持久性:事务处理完成后,数据库的变化将

【javascript】如何延迟加载JavaScript(Google推荐的代码)

下面是Google推荐的代码.这些代码应被放置在</body>标签前(接近HTML文件底部)<script type="text/javascript">function downloadJSAtOnload() {var element = document.createElement("script");element.src = "defer.js";document.body.appendChild(element

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