spark电影评分系统目的

2024-08-02

Spark实战电影点评系统(一)

一.通过RDD实战电影点评系统日常的数据来源有很多渠道,如网络爬虫.网页埋点.系统日志等.下面的案例中使用的是用户观看电影和点评电影的行为数据,数据来源于网络上的公开数据,共有3个数据文件:uers.dat.ratings.dat和movies.dat. 其中,uers.dat的格式如下: UserID::Gender::Age::Occupation::Zip-code ,这个文件里共有6040个用户的信息,每行中用“::”隔开的详细信息包括ID.性别(F.M分别表示女性.男性).年龄(使用

推荐系统(recommender systems):预测电影评分--问题描述

推荐系统很重要的原因:1>它是机器学习的一个重要应用2>对于机器学习来说,特征是非常重要的,对于一些问题,存在一些算法能自动帮我选择一些优良的features,推荐系统就可以帮助我们做这样的事情. 推荐系统的问题描述使用电影评分系统,用户用1-5分给电影进行评分(允许评分在0-5之间,为了让在数学上的结果更漂亮一些,大多数网站的评分是1-5). 有5部电影,4位用户,如Alice对这5部电影的评分依次为5,5,?,0,0(?表示Alice没有看过这部电影)... 一些符号:nu表示用户的数量

Spark实战电影点评系统(二)

二.通过DataFrame实战电影点评系统 DataFrameAPI是从Spark 1.3开始就有的,它是一种以RDD为基础的分布式无类型数据集,它的出现大幅度降低了普通Spark用户的学习门槛. DataFrame类似于传统数据库中的二维表格.DataFrame与RDD的主要区别在于,前者带有schema元信息,即DataFrame表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型.这使得Spark SQL得以解析到具体数据的结构信息,从而对DataFrame中的数据源以及对DataFrame的操作进

Mahout分布式运行实例：基于矩阵分解的协同过滤评分系统（一个命令实现文件格式的转换）

Apr 08, 2014 Categories in tutorial tagged with Mahout hadoop 协同过滤 Joe Jiang 前言:之前配置Mahout时测试过一个简单的推荐例子,当时是在Eclipse上运行的,由于集成插件的缘故,所以一切进行的都比较顺利,唯一不足的是那是单机运行的,没有急于分布式系统处理.所以基于测试分布式处理环境的目的,下午找了一个实例来运行,推荐系统原型是一个电影评分的系统. 一.问题描述对于协同过滤(Collaborative Fil

京东基于Spark的风控系统架构实践和技术细节

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

原生JS实现-星级评分系统

今天我又写了个很酷的实例:星级评分系统(可自定义星星个数.显示信息) sufuStar.star();使用默认值5个星星,默认信息 var msg = [........]; sufuStar.star(10,msg);自定义星星个数为10.显示信息msg格式参考默认值,条数必须和星星个数一致: 自己实现一些实例,有个好处,能增加应用各知识点的熟练度,还能检验出自己的薄弱项!一经发现,立即翻API文档恶补! 不知道是不是我太笨,这个实例居然写了整整一天! 不废话了,先说下这个实例涉及的知识点:

用C#写经理评分系统

先写需求: 01.显示员工信息 02.实现项目经理给员工评分的功能第一步: 建立两个类,员工类和项目经理类定义属性和方法员工类:工号.年龄.姓名.人气值.项目经理年度评分.经理评价项目经理类:ID.年龄.姓名.性别.资历,由于经理可以给员工评分,因此还有评分的方法先上两张图再说: 查看窗体FrmShow 评分窗体FrmJudge 不说了,上代码首先是员工类 using System.Text; using System.Threading

美国FICO评分系统简介

美国的个人信用评分系统,主要是Fair IsaacCompany 推出的 FICO,评分系统也由此得名.一般来讲, 美国人经常谈到的你的得分 ,通常指的是你目前的FICO分数.而实际上, Fair Isaac 公司开发了三种不同的FICO 评分系统 ,三种评分系统分别由美国的三大信用管理局使用评分系统的名称也不同. 信用管理局名称 FICO 评分系统名称 Equifax BEACON* Experian ExperianPFair Isaac Risk Model TransUnion FICO

【转】基于R语言构建的电影评分预测模型

一,前提准备 1.R语言包:ggplot2包(绘图),recommenderlab包,reshape包(数据处理) 2.获取数据:大家可以在明尼苏达州大学的社会化计算研究中心官网上面下载这些免费数据集,网站链接为http://grouplens.org/datasets/movielens/,也可以通过网盘下载https://yunpan.cn/Oc6R9apvCnVXGc访问密码 e1af.这里包含了数据集和数据说明,该数据集是由943位用户对1682部电影的一

数组练习：各种数组方法的使用&&事件练习：封装兼容性添加、删除事件的函数&&星级评分系统

<!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-

C#之经理评分系统

PM类,几乎全是属性 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace 上机练习三 { class PM { private string id; public string Id { get { return id; } set { id = value; } } private int age

Python反爬：利用js逆向和woff文件爬取猫眼电影评分信息

首先:看看运行结果效果如何! 1. 实现思路小编基本实现思路如下: 利用js逆向模拟请求得到电影评分的页面(就是猫眼电影的评分信息并不是我们上述看到的那个页面上,应该它的实现是在一个页面上插入另外一个页面上的一些信息). 我们看一下上述这个网址的请求方式以及请求参数. 显然这个signKey 进行了加密处理.(下面请求第二点讲解怎样模拟这个请求) 2.通过上述模拟请求,我们最终可以得到这个评分数据,只不过看到评分数据是利用了字体加密,所以看到的是一系列 \u 开头的字符编码.如下: 第1点处理

基于python 信用卡评分系统的数据分析

基于python 信用卡评分系统的数据分析 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #导入图像库 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # 用随机森林对缺失值预测填充函数 def set_missing(df): # 把已有的数值型特征取出来 process_df = df.ix[:,[5,0,1,2,3,4,6,7,8,9]] # 分成已知该特征和未知该特征两部分

奖学金评分系统（系统分析与设计版与Delphi实现代码）

一.系统规划 1.1 项目背景介绍在奖学金评比过程中,学生综合测评是学校普遍采用的评比手段.对学生实施综合素质测评的目的在于正确评价学生的综合素质,为评奖学金提供依据,实现学生教育管理工作的标准化.制度化和科学化,引导和促进学生德.智.体.美全面发展. 1.2 现存问题及系统目标目前我国普遍高校学生奖学金评比还停留在纸质的阶段,许多工作需要传统的手工操作,这不仅浪费了大量的人力物力资源,而且由于人工管理存在着许多不可控因素,导致学生奖学金评比操作不规范,测评结果不全面,不能客观准确地反应学生

javascript实现模仿迅雷电影评分

效果图: 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="

推荐系统(recommender systems):预测电影评分--构造推荐系统的一种方法：低秩矩阵分解(low rank matrix factorization)

如上图中的predicted ratings矩阵可以分解成X与ΘT的乘积,这个叫做低秩矩阵分解. 我们先学习出product的特征参数向量,在实际应用中这些学习出来的参数向量可能比较难以理解,也很难可视化出来,但是它们是做为区分不同电影的特征怎么来区分电影i与电影j是否相似呢?就是判断X(i)与X(j)之间的距离是否小来判断.这样在一个用户看了或者买了一部电影后,我们可以给他推荐相似的电影. 总结: 1>用向量化的计算来对所有的用户所有的电影进行评分计算 2>通过学习特征参数,如何找到相关的

干货 | C#开发的电影售票系统

01 介绍一个有会员制的电影院购票系统.具有会员注册功能,可区分会员和散客两种身份,实现会员及折扣管理.购票具有挑选电影场次,选择座位和查看电影信息等功能. 查看电影详情.获取排片信息. 选择场次座位,完成支付,获取取票信息. 注册成为影院会员,享受优惠折扣. 代码获取关注我们的公众号!在后台回复[CSTK]不包括[]即可获取. 02 设计思路在功能设计上,一个电影院购票系统,首先需要具备最基础的功能:影片选择.场次选择和座位选择.在用户提交选择后,会需要支付模块提示用户付款并完成出票.为

FICO（费埃哲）评分系统有什么优缺点？在国内的发展怎么样？

权威回答: FICO的优点很明显: 在美国数据库较全面.一般存储有最近7-10年的个人信用记录,包括银行信用.商业信用甚至保险等. 客观性.计算机自动完成评估工作,克服人为操作的失误. 快捷性.出结果很快 FICO的缺点,尤其是拿到中国使用的缺点更加明显: 存储数据的缺失或者错误.在中国想做点定量研究的人都知道,中国严重缺失正确的数据,个人的数据尤其如此.所谓数据正确是指,数据的及时性.全面性和准确性合乎需求.就比如中国的个人征信报告.前段时间,我有个朋友打了一份自己的征信报告,上面错误百出,而

Python电影投票系统

电影投票:程序先给出几个目前正在上映的电影列表. 由用户给每个电影投票.最终将该用户投票信息公布出来 lst = ['北京遇上西雅图', '解救吴先生', '美国往事', '西西里的美丽传说']结果: {'北京遇上西雅图': 99, '解救吴先生': 80, '美国往事': 6, '西西里的美丽传说': 23} lst = ['北京遇上西雅图', '解救吴先生', '美国往事', '西西里的美丽传说'] new = [] dic = dict.fromkeys(lst,0) # {'北京遇上西雅

JQuery 评分系统

评分: ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ <!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> <title&

spark电影评分系统目的

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