文章目录1、项目背景2、数据描述3、代码实现 1、项目背景电影推荐系统（MovieLens）是美国明尼苏达大学（Minnesota）计算机科学与工程学院的GroupLens项目组创办的，是一个非商业性质的、以研究为目的的实验性站点。电影推荐系统注要使用协同过滤和关联规则相结合的技术，向用户推荐他们感兴趣的电影。统计电影中平均得分最高（口碑最好）的电影及观看人数最高的电影（流行度最高）TopN。统
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2024-09-06 10:38:48
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利用Spark MLIB实现电影推荐源码及数据集：https://github.com/luo948521848/BigDataSpark 机器学习库MLLib MLlib是Spark的机器学习（Machine Learning）库，旨在简化机器学习的工程实践工作，并方便扩展到更大规模。MLlib由一些通用的学习算法和工具组成，包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等，同时还包括底层的优化原
原创
2023-03-08 10:45:16
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Spark1.0.0 release于2014-05-30日正式发布，标志Spark正式进入1.X的时代。Spark1.0.0带来了各种新的特性，并提供了更好的API支持；Spark1.0.0增加了Spark SQL这一个新的重要组件，用于加载和操作Spark的结构化数据；Spark1.0.0增强了现有的标准库（ML，streaming
# Spark：数据处理的巨星——推荐一些适合Spark的电影
Apache Spark 是一个开源的大规模数据处理框架，由于其高效的内存计算能力，已成为处理大数据的首选工具之一。在这个科普文章中，我将推荐一些与数据科学、机器学习和大数据相关的电影，这些电影不仅能激励你，也能对你理解数据处理的概念有所裨益。此外，我还会提供一些简单的代码示例，展示如何使用 Spark 进行数据处理。
## 1.
原创
2024-10-02 05:05:15
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第四部分-推荐系统-离线推荐 本模块基于第4节得到的模型，开始为用户做离线推荐，推荐用户最有可能喜爱的5部电影。说明几点1.主要分为两个模块。其一是为 单个随机用户 做推荐，其二是为 所有用户做推荐，并将推荐结果进行保存
2. 其中所有推荐的结果保存在 MySQL中，HBase，Hive中 <三种版本>。
3. 其中取得的userid一定要存在于模型中， 这样就建议直接从trainin
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2023-10-07 22:02:49
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指环王三部曲，可以说是魔幻电影的开山鼻祖，二十年前的特效下，森林、大山、魔王、高塔，城堡等等都栩栩如生的呈现在我们眼前。虽然这次重映，票房不高，也因为电影时长等原因被各种诟病，但是还是不影响魔戒迷们冲进电影院，来弥补二十年的遗憾！本文获取了猫眼上三部曲的全部影评，一起来看看大陆影迷对于这系列“老”片的评价吧数据获取我们先来看看爬取数据的部分代码，由于猫眼采取了一定的反爬措施，一个比较重的措施就是对
Spark机器学习库(MLlib)指南 MLlib是Spark里的机器学习库。它的目标是使实用的机器学习算法可扩展并容易使用。它提供如下工具： 1.机器学习算法：常规机器学习算法包括分类、回归、聚类和协同过滤。 2.特征工程：特征提取、特征转换
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2024-02-28 21:01:14
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目录1 什么是Spark MLlib？2 支持的数据类型2.1 本地向量集2.1.1、密集型数据集2.1.2 稀疏型数据集2.2 向量标签2.3 本地矩阵2.4 分布式矩阵2.4.1 行矩阵2.4.2 行索引矩阵2.4.3 坐标矩阵2.4.4 分块矩阵3 RDD、DataSet、Dataframe区别及转化1 什么是Spark MLlib？MLlib是Spark的机器学习（ML）库。旨在简化机器学
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2023-06-06 01:05:06
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Python+Django+Mysql实现在线电影推荐系统（基于用户、项目的协同过滤推荐算法）一、项目简介1、开发工具和实现技术pycharm2020professional版本，python3.8版本，django3.1.1版本，mysql8.0.21版本，bootstrap样式，javascript脚本，jquery脚本，layer弹窗组件，webuploader文件上传组件前台首页地址：ht
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2024-06-14 07:09:16
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相关知识推荐引擎是最常见的机器学习应用，我们可以在各大购物网站上看见这方面的应用。Spark MLlib支持ALS（Alternating Least Squares）推荐算法，是机器学习的协同过滤推荐算法。机器学习的协同过滤推荐算法通过观察所有用户给产品的评价来推断每个用户的喜好，并向每个用户分别推荐多个合适的产品，也可以把某个产品推荐给多个用户。系统环境Linux Centos7
Python
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2024-01-11 09:39:59
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声明：代码主要以Scala为主，希望广大读者注意。本博客以代码为主，代码中会有详细的注释。相关文章将会发布在我的个人博客专栏《Spark 2.0机器学习》，欢迎大家关注。 在我的专栏《Python从入门到深度学习》中，已经介绍了两篇关于K-Means聚类的文章，分别是：《Python实现K
前言 今天将为大家带来系列博客的第二篇博文，也就是关于如何利用用户行为数据，以便于我们得到更好的推荐结果。今天的内容有些难度，并且文章内容比较多，希望大家沉下心来，因为这里的理论知识直接关系到后面的实践操作，我会一个字一个字的把这篇博文完成，估计一次写不完，所以时间可能需要长一些，我会尽自己最大的可能让内容看起来通俗易懂，下面就开始今天的学习吧！一、用户行为数据简介&nb
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2024-02-01 21:31:10
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--------------------------------------------------------------试读样章----------------------------------------------------------第 1 章 Scala 简介 第1 章 Scala 简介 “我是Scala，我是一个可扩展的、函数式的、面向对象的编程语言。我可以和你一起成长，也可 以
# 实现"spark mlib xgboost"的流程
## 1. 引言
在开始具体介绍实现"spark mlib xgboost"的过程之前，我们先来了解一下相关的背景和概念。"spark mlib xgboost"是指在Spark平台上使用XGBoost算法进行机器学习任务。XGBoost是一种高效的机器学习算法，它基于梯度提升树（Gradient Boosting Tree）的思想，在各种
原创
2024-01-19 09:14:39
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初始化操作spark shell: bin/pyspark 每个spark应用都由一个驱动器程序(driver program)来发起集群上的各种并行操作，驱动器程序包含应用的main函数，并且定义了集群上的分布式数据集，还对这些分布式数据集应用了相关操作，驱动器程序通过一个sparkcontext对象来访问spark(sc),这个对象代表对计算集群的一个连接。可以用它来创建
目录一.推荐系统的生态介绍1.生态概述2.常见问题3.效果评测二.协同过滤推荐算法原理1.基于用户的协同过滤2.基于物品的协同过滤3.基于模型的协同过滤4.缺失值填充三.ALS算法原理 一.推荐系统的生态介绍1.生态概述数据算法基于关联的推荐算法：如购买鞋子的顾客，会有10%的顾客会买袜子。有Apriori算法和FP-Growth算法。基于内容的推荐算法：打标签（效率不高），文本相似度（TF-I
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2024-09-25 16:54:34
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前言之前也分享了不少自己的文章，但是对于 Flink 来说，还是有不少新入门的朋友，这里给大家分享点 Flink 相关的资料（国外数据 pdf 和流处理相关的 Paper），期望可以帮你更好的理解 Flink。书籍1、《Introduction to Apache Flink book》这本书比较薄，简单介绍了 Flink，也有中文版，读完可以对 Flink 有个大概的了解。2、《Learning
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2023-12-24 09:28:35
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在这篇博文中，我们将深入探讨如何解决“Spark电影推荐系统报告”的问题。该系统旨在为用户推荐个性化的电影，以提升用户体验和系统效能。接下来，我们会逐步分析问题场景、参数设置、调试过程、性能优化、最佳实践和生态扩展。
## 背景定位
在当今流行的在线视频平台上，电影推荐系统的准确性和效率直接影响用户留存率和观看体验。我们面临的问题是如何改善推荐引擎的表现，使其能够提供更加个性化的电影推荐。
Mohammed Guller撰写的《Spark大数据分析》(Big Data Analytics with Spark)一书针对使用Apache Spark框架执行批处理、互操作、图表、数据流分析，以及机器学习等不同类型的大数据分析项目提供了实用的学习指南。我们采访了本书以及各种大数据应用程序开发工具的作者Mohammed Guller。问：您对Apache Spark框架的定义是怎样的?该框架
该软件包目前处于维护状态，但它是唯一提供用流数据训练模型的包一、基于MLlib的机器学习MLlib是Spark中提供机器学习函数的库，该库专为集群上并行运行的情况而设计。MLlib三个核心机器学习功能： 数据准备：特征提取、变换、分类特征的散列和一些自然语言处理方法 机器学习方法：实现了一些流行和高级的回归，分类和聚类算法 实用程序：统计方法，如描述性统计、卡方检验、线性代数、模型评估方法等MLl
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2023-06-20 07:18:43
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