文章目录Linux常见错误常见指令任务实例Hadoop常用指令pyspark常见错误读存数据常见指令rdd任务实例 Linux常见错误var=? 等号两侧不能空格管道命令生成子shell，无法修改全局变量的值cat file | while read line
do
var=var$line
done # 实际var还是原来的值待定常见指令$的N种用法命令作用${x}引用变量${#x}变
推荐系统入门实践（三）《动手深度学习》第二版，推荐系统章节的个人理解以及pytorch代码实现。李沐大神的《动手深度学习》第二版已经在更新了，目前只有英文版。并且推荐系统章节只有mxnet实现，这是本人看完之后的理解以及自己写的pytorch代码实现。对于入门推荐系统很有帮助，有兴趣的可以看一看。 文章目录推荐系统入门实践（三）前言一、显性反馈和隐性反馈二、损失函数1.贝叶斯个性化排名损失函数2.
Spark数据分析之pyspark一、大数据简史,从hadoop到Spark1.hadoop的出现：
（1）问题：1990年，电商爆发以及机器产生了大量数据，单一的系统无法承担
（2）办法：为了解决（1）的问题许多公司，尤其是大公司领导了普通硬件集群的水平扩展
（3）执行：hadoop应运而生
2.spark的出现：
（1）hadoop面临问题：
- 硬件瓶颈：多年来，内存技术突飞猛进
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2024-08-14 16:13:00
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基于协同过滤算法的个性化新闻推荐系统能够根据对用户在网站内的操作记录的分析，为用户推荐可能喜欢的新闻内容。另外，该系统还实现了新闻的新增、改、查、删操作，以及新闻的评论和回复、新闻评论管理等。二、研究方法首先，进行新闻内容采集，利用新闻爬虫，抓取新闻之后进行自动提取新闻的关键字，供新闻推荐使用。其次，用户画像模型的训练，根据用户的操作历史分析出一个可以预测用户偏好的兴趣模型，即形成系统自定的表示该
# 基于PySpark的电影推荐系统
推荐系统是现代互联网应用中不可或缺的组成部分，广泛应用于电商、社交媒体、音乐流媒体、视频平台等多个领域。本文将介绍如何使用Apache Spark及其Python接口PySpark实现一个简单的电影推荐系统。我们将通过分析用户评分数据，构建协同过滤模型，并提供一些有效的电影推荐。
## 1. 环境准备
首先确保您已安装Apache Spark和PySpa
1 Resilient Distributed Datasets（RDD）弹性分布式数据集（RDD）是一个不可变的JVM对象的分布式集合，是Spark的基本抽象。1.1 创建RDD 准备工作：>>> import pyspark
>>> from pyspark import SparkContext
>>> from pyspark imp
Photo by SpaceX on Unsplash每个数据分析师都应该熟悉的重要主题之一是分布式数据处理技术(例如Spark)。作为数据分析师，需要对数据集应用不同的查询，以从数据集中提取有用的信息。 但是，如果您的数据很庞大以至于无法在本地计算机上使用它，该怎么办？ 使用分布式数据处理和Spark技术将很方便解决这个问题。Apache Spark是用于大数据处理的快速通用
大数据分析一直是个热门话题，需要大数据分析的场景也越来越多。Apache Spark是一个用于快速、通用、大规模数据处理的开源项目。现在，Apache Spark已经成为一个统一的大数据处理平台，拥有一个快速的统一分析引擎，可用于大数据的批处理、实时流处理、机器学习和图计算。2009年，Spark诞生于伯克利大学AMP实验室，最初属于伯克利大学的研究性项目。它于2010年被正式开源，于2013年被
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2024-09-02 09:17:40
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学习linux系统比Windows难了许多，特别是大量的命令，对于新手望而却步，今天给大家分享下一些简单的linux命令。显示日期命令：date date +%Y +%m/%d 显示年月日date +%H:%M显示时分 显示日历：cal cal 2019显示今年的月份 cal [month] [year] 查找想要的日期。计算器：bc 上
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2024-09-27 20:20:42
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编译：伯乐在线-Marticles，英文：Toby Daiglehttp://blog.jobbole.com/114167/“聆忠言者众，惟智者受益。” — 哈珀·李许多人把推荐系统...
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2022-09-15 14:17:02
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文章目录同步读书之《菜根谭》1——栖守道德，毋依阿权贵。2——与其练达，不若朴鲁。推荐系统简介1 推荐问题的形式化定义2 推荐系统的历史3 参考文献 同步读书之《菜根谭》1——栖守道德，毋依阿权贵。 栖守道德者，寂寞一时；依阿权势者，凄凉万古。达人观物外之物，思身后之身，宁受一时之寂寞，毋取万古之凄凉。2——与其练达，不若朴鲁。 涉世浅，点染亦浅；历事深，机械亦深。故君子与其练达，不若朴鲁；
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2024-01-12 06:34:53
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推荐系统概论如果我们能为搜狗的用户推荐更合适的广告，让广告点击率增长1%，就能为公司增加上千万的利润。 ——《深度学习推荐系统 ·王喆》随着当今技术的飞速发展，数据量也与日俱增，人们越来越感觉在海量数据面前束手无策。正是为了解决信息过载(Information overload)的问题，人们提出了推荐系统（与搜索引擎对应，人们习惯叫推荐系统为推荐引擎）。当我们提到推荐引擎的时候，经常联想到的技术也
原创
2022-12-22 03:23:01
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文章目录前言一、实时推荐二 代码示例前言之前介绍了如何使用als算法进行离线的特征计算，本文阐述下如何已有的电影特征进行实时推荐。请大家参考。一、实时推荐 因为是初级推荐系统，请大家摒弃那些抖音实时推荐思路，那种会想当复杂。这里是电影实时推荐，只需要很简单思路实现即可。因为每一个电影栏位很多，会有一个单独的栏位进行实时推荐用户喜欢的内容。因此，实时算法如下： 当用户u对电影p进行了评分，将触发一次对u的推荐结果的更新。由于用户u对电影p评分，对于用户u来说，他与p最相似的电影们之
原创
2021-08-31 09:46:52
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“ 自Embedding的概念问世以来，Embedding的探索和应用就没有停止过，Word2Vec、Sentence2Vec、Doc2Vec、Item2Vec，甚至Everything2Vec。对，“万物皆可Embedding”。几年来，Embedding在推荐系统中的应用也越来越多，方式众多，技法新颖。” 由于Embedding太过重要，本文我们将详细讲解Embedding的相关知识，以及在推
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2024-03-24 20:02:26
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小结本次所涉及的模型用于推荐系统中的召回环节，该环节主要是一个embedding和筛选，本次所涉及的模型主要用于embedding过程。 DSSM双塔模型是指，user和item的embedding向量分别出自两个网络。模型并不复杂，由两个dnn流再加相似度计算构成。需要主要负样本采样及归一化/温度系数以保证欧氏空间的问题。 而YoutubeDNN则是单塔模型，user和item的embeddin
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2023-08-11 16:04:17
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目录标题推荐模型的重要性经典协同过滤和它的衍生模型矩阵分解的原理协同过滤算法的基本原理矩阵分解算法的原理用 Spark MLlib 已封装好的模型实现矩阵分解算法总结深度学习对推荐系统的影响一张深度学习模型 5 年内的发展过程图总结 推荐模型的重要性推荐模型在推荐系统中直接决定了最终物品排序的结果，它的好坏也直接影响着推荐效果的优劣。推荐系统的整体架构都是围绕着推荐模型搭建的，用于支持推荐模型的
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2024-04-24 16:14:15
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文章目录前言一、ALS算法简介二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言本文阐述如何将电影评价矩阵通过ALS算法计算出电影特征，提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、ALS算法简介ALS是交替最小二乘法的简称，是2008年以来，用的比较多的协同过滤算法。它已经集成到Spark的Mllib库中，使用起来比较方便。这里可以想象一下，每个人的性格爱好可以认为是一个抽象的模型，每个人的模型都有自己的一个特点。因此，每个人对于商品的评价都有自己的一套规律，ALS算法就是可以通过这些已有的
原创
2021-08-31 09:46:54
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文章目录前言一、电影推荐架构1.1、系统架构1.2、项目数据流程二、电影推荐思路1.引入库2.读入数据总结前言随着互联网的发展，推荐系统在各种互联网项目中占据了不可缺少的一部分，商品的推荐，抖音小视频推荐，音乐推荐，交友推荐等等。电影系统相对来说是一种简单的推荐，因此笔者也从电影系统入手，进军推荐系统的学习，请大家参考。 一、电影推荐架构1.1、系统架构用户可视化：主要负责实现和用户的交互以及业务数据的展示，主体采用AngularJS2 进行实现，部署在 Apache 服务上。综合业务
原创
2021-08-31 09:46:58
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目录推荐基础架构推荐目标工业推荐系统架构深度学习基础理论相关问答实践相关问答特征工程与Embedding推荐系统常用特征Spark特征处理Embedding技术Graph Embedding技术相关问答 本文为极客时间<<深度学习推荐系统实战>>的课堂笔记。 推荐基础架构推荐目标推荐系统目标：在信息过载的情况下，用户如何高效获取感兴趣的信息。推荐系统目标形式化定义： 对
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2024-05-10 22:44:08
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一、一般推荐系统的构建流程一般推荐系统的架构分为三个部分：在线部分，近线部分和离线部分。理解业务问题，比如是分类、回归、聚类问题选取特征：数值型、分类型训练模型、导出模型文件、模型部署二、召回阶段三、排序阶段（1）、LR（2）、FM/FFM在LR的模型中加入二阶特征的组合，即任意两个特征进行组合作为新的特征，这种组合的方式和多项式核方法SVM是等价的，然而在实际的业务中它有个潜在的问题，在大规模稀
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2024-05-17 16:20:39
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