案例1-TOP N个数据的值输入数据： 1,1768,50,155
2,1218,600,211
3,2239,788,242
4,3101,28,599
5,4899,290,129
6,3110,54,1201
7,4436,259,877
8,2369,7890,27处理代码：def main(args: Array[String]): Unit = {
//创建Spar
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2024-09-18 11:55:09
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文章目录一、准备数据二、数据分析小题目三、开始分析问题四、完整代码 一、准备数据电影数据 提取码：nxi7二、数据分析小题目获取评分的平均分获取导演数量呈现Rating、Runtime的分布情况对电影进行分类统计genre三、开始分析问题首先使用pandas中的read_csv读取表格中的数据。data = pd.read_csv('./IMDB-Movie-Data.csv')
dat
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2023-09-26 21:39:46
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笔者的论文项目部分分享，主要内容为使用Neo4j构建知识图谱，使用python实现融合知识图谱推荐算法与相关的简单交互界面。 内容脑图如下图：主要学习自项亮的推荐系统实践与唐宇迪的推荐系统实战 其中不足 望多多指正 文章目录1.项目的环境配置2.数据源分析2.1 TMDB 5000 数据2.2Netflix Prize data数据3.数据处理3.1TMDB 5000 数据处理3.2Netflix
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2023-12-02 20:32:21
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SparrowRecSys电影推荐系统项目（一）前言一、SparrowSystems总体架构图二、数据部分三、模型部分 前言SparrowrecSys推荐系统是王喆老师非常好的一个项目实战，我打算把这个项目弄懂并深入挖掘自己喜欢的领域。一、SparrowSystems总体架构图 这个架构图逻辑清晰，将整个推荐系统分为3部分：数据部分、模型部分、前端部分。二、数据部分推荐系统数据部分主要负责的是用
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2023-11-10 09:17:33
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在当今的数据驱动世界，大数据Spark电影数据分析推荐系统的构建与优化已成为提升用户体验和业务价值的重要手段。电影推荐系统利用用户历史观看数据、评分以及其他信息来提供个性化的推荐。随着数据量的增加和用户需求的多样化，如何高效、准确地进行数据分析和推荐成为一项重要挑战。
### 问题背景
在当前项目中，我们面临着一个复杂的电影推荐系统，其主要功能包括用户行为分析、电影内容推荐以及实时数据处理。随
作者 | 橙子大数据与电影《少数派报告》在上一期的内容中和大家讨论了“大数据与电子阅读”，今天，我们来聊一聊“大数据与电影《少数派报告》”。影片《少数派报告》是根据菲利普K迪克的小说改编的，这部2002年的电影讲述了2054年，由于先知的存在，华盛顿已经彻底根除犯罪。这些先知具有超自然能力，能够未卜先知，也就是说他们可以预测未来的犯罪，并在罪犯实施犯罪之前将他们逮捕，并基于此建立了一套“犯罪预防系
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2023-11-10 12:08:16
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1.Spark是什么？定义：Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎。RDD是一种分布式内存抽象，其使得程序员能够在大规模集群中做内存运算，并且有一定的容错方式。而这也是整个Spark的核心数据结构，Spark整个平台都围绕着RDD进行统一分析引擎？spark是一款分布式内存计算的统一分析引擎，其特点是对任意类型的数据进行自定义计算。spark可以计算：结构化，非结构化等各种类型
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2023-08-01 19:21:10
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目录电影数据集介绍加载数据数据探索和清洗评分最多的电影评分最高的电影评分与年龄的关系不同年龄段对某部电影的评分电
原创
2024-05-24 10:15:23
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https://github.com/jiamx/spark_project_practise项目介绍数据集介绍使用MovieLens的名称为ml-25m.zip的数据集，使用的文件时movies.csv和ratings.csv，上述文件的下载地址为：http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-25m.zipmovies.csv该文件是电影数据
用例图用例图描述了系统提供的一个功能单元。用例图的主要目的是帮助开发团队以一种可视化的方式理解系统的功能需求，包括基于基本流程的"角色"（actors，也就是与系统交互的其他实体）关系，以及系统内用例之间的关系。用例图一般表示出用例的组织关系--要么是整个系统的全部用例，要么是完成具有功能（例如，所有安全管理相关的用例）的一组用例。要在用例图上显示某个用例，可绘制一个椭圆，然后将用例的名称放在椭圆
1、Spark是什么？Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算平台。在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MR（MapReduce以后就叫mr）计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。在处理大规模数据集时，速度是非常重要地。速度快就意味着我们可以进行交互式地数据操作，否则我们每次操作就需要等待数分钟甚至数小时。Spark的一个主要特点就是能够在内存中进行计算，因而更快。不
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2023-08-10 08:54:53
165阅读
颠覆大数据分析之Spark为Shark所提供的扩展在Spark的RDD上执行SQL查询遵循的是传统并行数据库的三步流程：查询解析逻辑计划的生成将逻辑计划映射为物理的执行计划Shark使用Hive查询编译器来进行查询语句的解析。它会生成一棵抽象语法树，然后再将它转化成一个逻辑计划。Shark中逻辑计划的生成方式也类似于Hive中的。但两者的物理计划的生成方式则不尽相同。Hive中的物理计划是一系列的
# 基于Spark的电影数据分析
## 引言
随着互联网的迅速发展，数字化娱乐行业也蓬勃发展。作为数字娱乐的一种重要形式，电影产业吸引了广大观众和投资者的关注。然而，电影市场竞争激烈，如何根据观众的喜好和市场趋势来制定电影策略，成为电影制片方和投资者面临的重要问题。本文将介绍如何使用Spark进行电影数据分析，以帮助我们了解电影市场和观众喜好，从而做出更明智的决策。
## 数据准备和处理
原创
2023-08-15 13:09:49
859阅读
实现Spark电影数据分析代码
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现“Spark电影数据分析代码”。在这个过程中，我将指导你完成每一个步骤，并提供相关的代码和注释。
步骤一：设置环境
在开始之前，我们需要确保正确设置了Spark环境。这包括安装Java、Scala和Spark，并配置好相关的环境变量。在完成这些步骤后，我们可以开始编写代码了。
步骤二：导入数据
你需要先准备好电
原创
2024-01-03 06:59:10
75阅读
pandas+pyecharts实战1（附代码）导入模块数据准备&预处理数据可视化1、评分等级分布2、每日评论量3、每小时评论量4、一周各天评论量5、角色热度6、观众地域分布 导入模块# 导入模块
import pandas as pd
import numpy as np
from collections import Counter
from pyecharts.charts imp
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2024-01-13 22:45:15
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一.加载用户数据至用户维度表1.打开kettle工具，创建load_dim_customer转换2.配置“表输入”控件 首先配置数据库连接，连接完成后在SQL语句编写框中编写如下SQL语句：select
coalesce(max(customer_last_update),"1970-01-01 00:00:00")
as max_dim_customer_last_update
from dim
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2024-09-25 13:50:38
143阅读
数据:
链接：https://pan.baidu.com/s/1knJOiHBKmaLL6pn6E_92xw
提取码：iamy**’’‘1统计电影数量最多的前五个导演’’'**import sqlite3
import pandas as pd#数据分析常用工具
from pyecharts import Pie#饼图
conn=sqlite3.connect(r'D:\BaiduNetdisk
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2023-12-21 19:00:31
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一、推荐系统相关互联网上有海量的信息工人选择使用，也正是面临这种大量信息使人选择起来耗费大量时间精力或者不知怎么选择。推荐系统本质上一种信息过滤工程，使用一定的计算方法将不太可能让人产生行为的信息过滤掉，对偶的来说也就是保留推荐大概率会让人产生行为的信息。现在的推荐系统主要思路有基于内容、协同过滤、混合系统 （1）基于内容：针对用户之前的行为，推荐与之前内容相似的信息，使用户再次产生行为。 （2）
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2024-01-12 06:17:38
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企业spark案例 —— 出租车轨迹分析任务描述本关任务：将出租车轨迹数据规整化，清洗掉多余的字符串。 相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1.如何使用 SparkSQL 读取 CSV 文件，2.如何使用正则表达式清洗掉多余字符串。 SparkSQL 读取 CSVval spark = SparkSession.builder().appName("Step1").master("local")
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2023-10-11 17:22:59
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推荐模型分类目前最流行的推荐系统所应用的算法是协同过滤，这项技术填补了关联矩阵的缺失项，从而实现了更好的推荐效果，它是利用大量已有用户偏好，来估计用户对其未接触的物品的喜好程度。 它包含两个分支：1 基于物品的推荐（itemCF） 基于物品的推荐是利用现有用户对物品的偏好或是评级情况，计算物品之间的某种相似度，以用户接触过的物品来表示这个用户，然后寻找出和这些物品相似的物品，并将这些物品推荐给用户
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2023-12-25 08:18:27
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