一、框架大数据技术框架hadoop生态系统：HDFS Hbase 数据的存储 Flume kaflka 非结构化数据的收集 （日志形式） Sqoop 结构化数据的收集MapReduce 离线计算 Spark 内存计算Hive Pig Spark SQL 结构化数据的访问 MLIb 推荐算法Oozie 调度Ambari 用户界面Spark redis基于内存的数据库 WEB 框架 用户看到， Gra
电影评分案例之高效TopN例如:我们要求每部电影的最高评分的前n条记录,按照之前的做法在map端是以电影名为key,MovieBean为value,输出到reduce端,然后分组,将每组数组放入到List集合中按分数高低进行排序,取前n条. 此时我么可以考虑在map端时将MovieBean作为key,输出到缓存区中,让缓存区自动按电影名分区并排序,然后分组,在reduce端我们只需要取出前n条记录
1.设计任务通过编写代码，设计一个基于Hadoop的电影推荐系统，通过此推荐系统的编写，掌握在Hadoop平台上的文件操作，数据处理的技能。工程文件放在百度网盘了，运行run.py即可启动程序，由于代码年份久远，我已尽量打了注释，大家可以下载后进行摸索。链接：https://pan.baidu.com/s/17OpSNstnFA1nVxDisuNBBg 提取码：9fv3 2.开发环境windows
# Hadoop实现电影推荐系统
## 介绍
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大数据集。在这篇文章中，我们将讨论如何使用Hadoop实现一个简单的电影推荐系统。对于刚入行的小白开发者来说，这是一个很好的练习项目，可以帮助他们理解Hadoop的核心概念和工作原理。
## 流程概述
下面是实现电影推荐系统的基本流程概述：
步骤 | 描述
--- | ---
1. 数据准备
原创
2023-07-31 20:55:35
187阅读
电影推荐系统-整体总结（一）从整体上谈论此项目一、推荐系统推荐系统，推荐系统是信息过载所采用的措施，面对海量的数据信息，从中快速推荐出符合用户特点的物品。二、该电影推荐系统整体架构该电影推荐项目主要实现了关键电影指标的数据统计和电影的推荐功能。1.其中，涉及到的几个重点框架包括： Spark(Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib)--提
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2023-07-12 13:17:07
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两种推荐算法的实现1.基于邻域的方法(协同过滤)(collaborative filtering): user-based, item-based。2.基于隐语义的方法(矩阵分解)：SVD。 使用python推荐系统库surprise。surprise是scikit系列中的一个，简单易用，同时支持多种推荐算法：基础算法、协同过滤算法、矩阵分解(隐语义模型)。surprise文档: htt
1 项目介绍2 涉及的技术3 推荐流程图4 收获5 问题1 项目介绍使用Spark框架实现电影推荐系统；运用数据挖掘的算法产生模型，为用户精准推荐喜好的电影；分别通过离线和实时两种方式实现电影推荐系统；2 涉及技术Spark：基于内存的分布式计算框架Hadoop：分布式离线计算框架Hive：基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可
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
Python简单电影推荐算法实现具体需求要求源代码运行截图总结 具体需求要求编写程序，生成数据模拟（也可以使用网上爬取的真实数据）多人对多部定影的打分（1~5分），然后根据这些数据对某用户A进行推荐。推荐规则为：在已有的数据中选择与该用户A的爱好最相似的用户B，然后从最相似的用户B已看过但用户A还没看过的电影中选择B打分最高的电影推荐给用户A。其中，相似度的计算标准：（1）两个用户共同打分过的电
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2023-08-11 09:31:53
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作者：NumX 前言今日实现第一个推荐算法，在”机器学习实战“一书中找到了SVD方法一章练习。这里总结下笔记经验，与大家分享 。简介对于一个简单的推荐系统，例如电影推荐，我们知道N个用户对M个电影的评分。这时候对于一个新的用户，我们应该如何给他推荐新的电影呢？一个最简单的方法，根据用户已看的电影，找出与他相似的用户，然后推荐其他未看的高得分的电影。SVD提供了一个更加准确的解决方案。其
导读：推荐算法在电子商务如淘宝，个人社交如微博等方面起着重要的作用。随着这些网站的飞速发展，这种个人推荐服务得到了更广泛的应用，例如抖音短视频推荐算法可以根据用户的观看习惯进行精准投放。本人通过查阅资料简单介绍了目前的协同推荐算法，并完成了电影推荐算法的python实现，附源码及实验数据。一、协同过滤算法简介 协同过滤推荐算法是当下各推荐平台运用最为广
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2023-08-11 19:41:20
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Mapreduce之基于内容的电影推荐（一）背景你是不是很想知道腾讯或爱奇艺是如何为用户创建推荐电影？或者淘宝京东如何为用户推荐图书？肯定有某种魔法算法生成的这些推荐系统，那么有那些推荐系统呢？这里介绍基于内容的推荐系统，基于内容的推荐系统会检查项目（如电影）的属性来为用户作出推荐，例如一个用户如果看了很多动作片，那么系统就会为他推荐这一类电影原理在基于内容的推荐系统中，我们得到的内容信息(如邻域
MapReduce之基于内容的电影推荐（二）因为这个MapReduce方案比复杂，所以我把它拆分成三块，这样阅读和管理起来比也方便接上一篇博文MapReduce之基于内容的电影推荐（一），接下来利用MapReduce计算两个电影的相似度，通过计算他们的关联度来计算两个电影的相似度 这篇博文主要介绍通过MapReduce获取计算关联度所需要的相关参数MapReduce计算两个电影关联度1、对于每一对
在上一篇文章中，我们介绍了推荐系统的主要工作流程。在接下来的文章中，我们会详细分析推荐系统中的过滤技术。推荐系统中不同的过滤技术推荐系统要想为用户提供切实有用的推荐服务，高效、准确的推荐技术至关重要，也就是说，理解不同推荐过滤技术的特征和潜力至关重要。下图显示了推荐系统中不同的过滤技术： 推荐过程中不同的过滤技术 基于内容的过滤技术（Content-based f
## 实现 Java 算法公式电影推荐
### 整体流程
为了实现 Java 算法公式电影推荐，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 收集用户的电影偏好数据 |
| 步骤 2 | 建立一个电影推荐模型 |
| 步骤 3 | 使用用户的偏好数据训练模型 |
| 步骤 4 | 根据用户的输入，使用模型进行电影推荐 |
下面我将详细介绍
原创
2023-09-05 18:09:48
40阅读
python+django+mysql+基于协同过滤推荐算法+基于内容（用户属性）的个性化电影推荐系统开发实例教程 在线影视、视频、电影推荐系统PersonalizedMovieRecSystemPy一、项目简介1、开发工具和使用技术Python3及以上版本，Django3.6及以上版本，mysql8，navicat数据库管理工具或者sqlyog数据库管理工具，html页面，javascript脚
用Hadoop构建电影推荐系统
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精选
2014-07-16 10:48:41
601阅读
推荐系统可以大致分为三类：基于内容的推荐系统，基于协同过滤推荐系统和混合推荐系统（使用这两者方式组合）。基于内容的推荐系统使用物品的特征来推荐其他类似物品。 例如，如果我在淘宝上浏览一件纯色T恤，基于内容的推荐系统可能会推荐给我其他款式的纯色的T恤，因为它们具有相似的特征（袖子，颜色等）。基于协同过滤的系统根据用户的行为来推荐其他物品。 它们包括基于用户协同过滤(userCF)，和基于物品的协同过
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年开始，中国进入大数据风起云涌
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2014-02-20 17:19:00
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2评论
http://blog.fens.me/hadoop-mapreduce-recommend/
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2023-05-07 11:39:53
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