案例说明 现有如此三份数据:1.users.dat 数据格式为: 2::M::56::16::70072, 共有6040条数据对应字段为:UserID BigInt, Gender String, Age Int, Occupation String, Zipcode String对应字段中文解释:用户id,性别,年龄,职业,邮政编码 2.movies.dat 数据格式为: 2::Jumanji (1995)::Adventure|Children's|Fantasy, 共有3883条数据对应字

一 Hive SQL练习之影评案例 案例说明 现有如此三份数据:1.users.dat 数据格式为: 2::M::56::16::70072, 共有6040条数据对应字段为:UserID BigInt, Gender String, Age Int, Occupation String, Zipcode String对应字段中文解释:用户id,性别,年龄,职业,邮政编码 2.movies.dat 数据格式为: 2::Jumanji (1995)::Adventure|Children's|Fan

本项目使用文本卷积神经网络,并使用MovieLens数据集完成电影推荐的任务. 推荐系统在日常的网络应用中无处不在,比如网上购物.网上买书.新闻app.社交网络.音乐网站.电影网站等等等等,有人的地方就有推荐.根据个人的喜好,相同喜好人群的习惯等信息进行个性化的内容推荐.比如打开新闻类的app,因为有了个性化的内容,每个人看到的新闻首页都是不一样的. 这当然是很有用的,在信息爆炸的今天,获取信息的途径和方式多种多样,人们花费时间最多的不再是去哪获取信息,而是要在众多的信息中寻找自己感兴趣的,这就

作业的要求来自于:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3075 一.爬虫对象 猫眼电影TOP100排行榜 二.代码如下 import requests import re,json from lxml import etree import csv class Spider(): def open_csv(self): ''' 在CSV文件的开头写一行标题 :return: ''' with open('data.csv

下载数据包 链接:https://grouplens.org/datasets/movielens/1m/ 解压: 四个文件分别是数据介绍,电影数据表,电影评分表,用户表 进行电影数据分析 进入ipython,新建一个项目 从用户表读取用户信息 警告原因,C语言实现的引擎不支持某些特性,最终用Python引擎实现 打印列表长度,共有6040条记录 查看前五条记录   其中age对应的年龄段在readme表中有对应说明 同样方法,导入电影数据表,电影评分表 查看导入数据数量,评分表为1000209

我们如今開始训练模型,还输入參数例如以下: rank:ALS中因子的个数.通常来说越大越好,可是对内存占用率有直接影响,通常rank在10到200之间. iterations:迭代次数,每次迭代都会降低ALS的重构误差.在几次迭代之后,ALS模型都会收敛得到一个不错的结果,所以大多情况下不须要太多的迭代(一般是10次). lambda:模型的正则化參数,控制着避免过度拟合.值越大,越正则化. 我们将使用50个因子,8次迭代,正则化參数0.01来训练模型: val model = ALS.trai

# -*- coding:utf-8 -*- __author__ = "MuT6 Sch01aR" import requests from pyquery import PyQuery def GetDouBanMovie(): a = 1 for i in range(0,250,25): url = "https://movie.douban.com/top250?start=%s&filter=" %i r = requests.get(url)

本文测试的Spark版本是1.3.1 本文将在Spark集群上搭建一个简单的小型的电影推荐系统,以为之后的完整项目做铺垫和知识积累 整个系统的工作流程描述如下: 1.某电影网站拥有可观的电影资源和用户数,通过各个用户对各个电影的评分,汇总得到了海量的用户-电影-评分数据 2.我在一个电影网站上看了几部电影,并都为其做了评分操作(0-5分) 3.该电影网站的推荐系统根据我对那几部电影的评分,要预测出在该网站的电影资源库中,有哪些电影是适合我的,并推荐给我看 4.根据我的观影习惯和用户的一个个人信息

1. 任务分析及说明 目标网站:https://movie.douban.com/tag/#/ 抓取豆瓣电影上,中国大陆地区,相关电影数据约1000条:数据包括:电影名称.导演.主演.评分.电影类型.语言.上映时间.短评top20等数据: 1.1 Fiddler抓包要点分析: 请求均为GET请求:拼接后的URL为是https://movie.douban.com/j/new_search_subjects?sort=U&range=0,10&tags=电影&start=0 其中,r

数据文件: u.data(userid  itemid  rating  timestamp) u.item(主要使用 movieid movietitle) 数据操作 把u.data导入RDD, take()  x.split(‘\t’)(1) 查看userid字段的统计信息 查看udata数据矩阵的 userid列上所有值的统计信息 使用ALS.train进行训练 import org.apache.spark.mllib.recommendation.ALS import org.apac

    基本开发环境 Python 3.6 Pycharm 相关模块的使用 requests parsel csv 安装Python并添加到环境变量,pip安装需要的相关模块即可. 爬虫基本思路 一.明确需求 爬取豆瓣Top250排行电影信息 电影名字 导演.主演 年份.国家.类型 评分.评价人数 电影简介 二.发送请求 Python中的大量开源的模块使得编码变的特别简单,我们写爬虫第一个要了解的模块就是requests. 请求url地址,使用get请求,添加headers请求头,模拟浏览器请求

利用用户行为数据 简介: 用户在网站上最简单存在形式就是日志. 原始日志(raw log)------>会话日志(session log)-->展示日志或点击日志 用户行一般分为两种: 1显性反馈:包括用户明确表示对物品喜好的行为(数据量小) 2隐形反馈:网页浏览等(数据量大) 用户行为的统一标准如下: 协同滤波与实验设计: 本文参考<推荐系统实践>这本书,但细节和书中略有不同,因为个人把书中代码组合到一起有些小问题,所以自己小修改了一番,可以运行,与大家分享. 实验数据集: 采用

2009年Netflix举办了一场Netflix大奖赛.他们公开一批匿名数据,允许参赛团队使用以得出更好的算法.他们从获胜的团队中得到了现有算法10.06%的提升.Netflix本想再举行一场Netflix大奖赛,但最终由于FTC(联邦贸易委员会)对隐私问题的考虑而取消. Netflix的推荐系统包含许多算法.用于生产系统的两个核心算法是有限玻尔兹曼机(RBM,Restricted Boltzmann Machines)和一种称为SVD+ +的矩阵分解法(Matrix Factorization

谱聚类算法(Spectral Clustering)优化与扩展   谱聚类(Spectral Clustering, SC)在前面的博文中已经详述,是一种基于图论的聚类方法,简单形象且理论基础充分,在社交网络中广泛应用.本文将讲述进一步扩展其应用场景:首先是User-Item协同聚类,即spectral coclustering,之后再详述谱聚类的进一步优化. 1 Spectral Coclustering 1.1 协同聚类(Coclustering) 在数据分析中,聚类是最常见的一种方法,对于

序列分类,预测整个输入序列的类别标签.情绪分析,预测用户撰写文字话题态度.预测选举结果或产品.电影评分. 国际电影数据库(International Movie Database)影评数据集.目标值二元,正面或负面.语言大量否定.反语.模糊,不能只看单词是否出现.构建词向量循环网络,逐个单词查看每条评论,最后单词话性值训练预测整条评论情绪分类器. 斯担福大学人工智能实验室的IMDB影评数据集: http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/ .压缩ta

主要为第九周内容:异常检测.推荐系统 (一)异常检测(DENSITY ESTIMATION) 核密度估计(kernel density estimation)是在概率论中用来估计未知的密度函数,属于非参数检验方法之一.密度估计是指给定数据集 x(1),x(2),..,x(m),我们假使数据集是正常的,我们希望知道新的数据 x(test)是不是异常的,即这个测试数据不属于该组数据的几率如何.我们所构建的模型应该能根据该测试数据的位置告诉我们其属于一组数据的可能性 p(x). 通过密度估计之后,选择

前言 Python提供了一个比较实用的爬虫框架 - Scrapy.在这个框架下只要定制好指定的几个模块,就能实现一个爬虫. 本文将讲解Scrapy框架的基本体系结构,以及使用这个框架定制爬虫的具体步骤. Scrapy体系结构 其具体执行流程如下: 1. 任务管理器Scheduler将初始下载任务递交给下载器Downloader:       2. 下载器Downloader将下载好了的页面传递给爬取分析器Spiders进行分析. 爬取分析器分析的结果分为两种: a) 本次爬取所得数据 -> 它将

前言 经过2节对MovieLens数据集的学习,想必读者对MovieLens数据集认识的不错了:同时也顺带回顾了些Spark编程技巧,Python数据分析技巧. 本节将是让人兴奋的一节,它将实现一个基于Spark的推荐系统引擎. PS1:关于推荐算法的理论知识,请读者先自行学习,本文仅介绍基于ALS矩阵分解算法的Spark推荐引擎实现. PS2:全文示例将采用Scala语言. 第一步:提取有效特征 1. 首先,启动spark-shell并分配足够内存: 2. 载入用户对影片的评级数据: // 载

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49205589 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 推荐系统Recommendation System {博客内容:推荐系统构建三大方法:基于内容的推荐content-based,协同过滤collaborative filtering,隐语义模型(LFM, latent factor model)推荐.这篇博客只

jsoup的使用 jsoup介绍 jsoup是一款Java的HTML解析器,可直接解析某个URL地址.HTML文本内容.它提供了一套非常省力的API,可通过DOM,css以及类似于Jquery的操作方法来取出和操作数据. 主要功能 从一个URL,文件或字符串中解析出HTML. 使用DOM或css选择器来查找.取出数据. 可操作HTML元素.属性.文本. 直接请求URL 一开始直接使用jsonp的connect方法调用上节说的请求电影json数据会报错 错误如下: 这里不太清楚发生错误的原因,毕竟