# Python Spark 电影推荐系统
## 简介
电影推荐系统是一种应用机器学习算法的实践，旨在根据用户的兴趣和行为来预测和推荐他们可能喜欢的电影。Spark是一个强大的分布式计算框架，提供了用于构建大规模数据处理和分析应用程序的工具和库。在本文中，我们将介绍如何使用Python和Spark构建一个电影推荐系统。
## 数据集
推荐系统的核心是数据集。我们将使用MovieLens数据
原创
2023-07-25 22:44:28
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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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# Spark推荐系统：构建个性化体验的利器
推荐系统是各大互联网平台（如电商、社交媒体、音乐和视频流服务等）广泛使用的技术，旨在根据用户的兴趣、偏好和行为向他们推荐相关的内容或产品。Apache Spark因其强大的并行计算能力和数据处理速度，成为构建推荐系统的热门框架之一。本文将探讨如何使用Spark构建一个基本的推荐系统，并通过代码示例展示其实现过程。
## 1. 推荐系统的工作原理
原创
2024-09-19 03:38:36
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# 利用 Apache Spark 实现推荐系统的步骤
在这篇文章中，我将带你了解如何使用 Apache Spark 构建一个推荐系统。我们将主要使用 Spark MLlib 来实现，并通过一步步的方式来帮助你掌握整个流程。
## 整体流程
下面是建设推荐系统的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
--------------------------------------------------------------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
推荐系统是根据用户的行为、兴趣等特征，将用户感兴趣的信息、产品等推荐给用户的系统，它的出现主要是为了解决信息过载和用户无明确需求的问题，根据划分标准的不同，又分很多种类别： 根据目标用户的不同，可划分为基于大众行为的推荐引擎和个性化推荐引擎 根据数据之间的相关性，可划分为基于人口统计学的推荐和基于内 ...
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2021-09-17 11:41:00
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推荐系统是根据用户的行为、兴趣等特征，将用户感兴趣的信息、产品等推荐给用户的系统，它的出现主要是为了解决信息过载和用户无明确需求的问题，根据划分标准的不同，又分很多种类别： 根据目标用户的不同，可划分为基于大众行为的推荐引擎和个性化推荐引擎 根据数据之间的相关性，可划分为基于人口统计学的推荐和基于内
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2021-01-29 11:57:00
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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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起因：我们实验室是搞分布式计算的，所以我的目光就着落在了几个大数据框架上：Spark, Storm, Flink等等。从中挑了了一个比较好做的就是spark了，目前还是基础知识掌握阶段，下周可能会定题目，看老师想法。这几篇博客完全由主观撰写，根据自己的想法觉得怎么思考顺利怎么写，如果对您有一点点帮助那太好了，没有的话就权当自己练手。首先说Google的三大马车：Mapreduce，GFS，Bigt
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2024-04-08 10:48:56
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在Optimizer中定义了一个逻辑计划优化规则集，这些集合被分成了几类，其中一类就是操作下推（Operator push down）。操作下推的意思是：把一些操作（比如：filter等）尽量推到接近数据源的位置去计算，这样可以让数据尽早的得到处理，从而可以减少数据的传输，提升处理效率。本文主要对这些逻辑计划优化规则进行介绍，后面的文章会对这些规则进行详细分析。操作下推逻辑计划优化规则在spark
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2023-12-21 11:22:14
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继续上一篇学习spark 本次将介绍下如何利用mllib进行商品或者用户的推荐，具体用到的算法是ALS（交替二乘法）
推荐算法介绍 推荐算法可以分为：UserCF(基于用户的协同过滤)、ItemCF(基于商品的协同过滤)、ModelCF(基于模型的协同过滤)，具体介绍见：
spark中的协同过滤算法用的是ALS算法，叫做矩阵分解，其实就是补充二维矩阵中缺失的打分，
Spark A
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2024-02-07 09:24:41
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需求:爬取网易新闻中的新闻数据(标题和内容)页面分析:--网页新闻页面板块名称非动态加载,解析板块名称和板块url--板块页面对应的页面是动态加载的,解析新闻标题和新闻详情页url--板块页面的新闻详情页里的内容非动态加载,解析新闻内容解析分析:--板块名称为非动态加载,通过scrapy正常获取解析--板块页面信息动态加载,通过 scrapy下载器中间件+selenium 结合进行解析--新闻详情
从高的面看，其实每一个Spark的用，都是一个Driver类，通运行用户定义的main函，在集群上行各种并发操作和算Spark提供的最主要的抽象，是一个性分布式据集(RDD)，它是一种特殊集合，可以分布在集群的点上，以函式程操作集合的方式，行各种各样的并发操作。它可以由hdfs上的一个文件建而，或者是Driver程序中，从一个已经存在的集合而。用户可以据集存在存中，它被有效的重用，行并
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2023-10-07 22:55:48
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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。
目录：1、Spark概述1.1、Spark是什么?1.2、Spark基本原理1.3、Spark软件栈1.4、Spark与Hadoop1.5、运行流程及特点1.6、常用术语1.7、Spark的适用场景1、Spark概述Spark官网关于Spark2.2.0需要以下条件: maven3.3.9+ Java8+ Spark2.2.01.1、Spark是什么?Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算平
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2023-08-01 20:25:38
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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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# 使用 Apache Spark 搭建实时推荐系统
构建一个实时推荐系统是一个复杂但有趣的项目。接下来，我们将一步一步分析如何使用 Apache Spark 来实现这一目标。此文将简明扼要地列出所需的步骤，并说明每一步所需的代码。
## 流程概述
以下是构建实时推荐系统的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------
# 如何实现 Spark 推荐系统的数据获取
在开发 Spark 推荐系统之前，首先我们需要明确整个数据获取的流程。以下是实现此流程的步骤：
| 步骤 | 内容 |
|-----------|----------------------------------|
| 1 | 确定数据源
原创
2024-09-29 05:53:00
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**Spark 深度学习 推荐系统**
推荐系统是现代电商平台的重要组成部分，它能够根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐个性化的商品或内容。近年来，随着深度学习的迅猛发展，越来越多的研究者开始将深度学习模型应用于推荐系统中，以提升推荐的准确性和个性化程度。
Apache Spark是一个快速通用的大数据处理框架，具有优秀的扩展性和容错性。结合Spark和深度学习技术，可以构建高效的分布式深度学
原创
2023-08-29 13:34:17
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影片推荐： SVDPlusPlus （监督学习）
推荐系统就是监督学习的一个例子，因为它提供了 一些影片评分的数据，并要求预测未知的用户对影片的评分。一般有两种主流的方法来解决这个问题。
1）第一种主流方法比较直接和简单 ： 对于需要处理的用户 ， Pat， 找到和他有相同爱好的其他用户，然后给 Pat 推荐这些用户喜欢的影片。这就是 Netflix 公司早期的推荐策略
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2024-09-26 10:17:25
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