基于Spark的电影推荐系统(推荐系统~7) 22/100 发布文章 liuge36 第四部分-推荐系统-实时推荐 本模块基于第4节得到的模型,开始为用户做实时推荐,推荐用户最有可能喜爱的5部电影. 说明几点 1.数据来源是 testData 测试集的数据.这里面的用户,可能存在于训练集中,也可能是新用户.因此,这里要做处理. SparkStreaming + kakfa ## 开始Coding 步骤一:在streaming 包下,新建PopularMovies2 package com.csy

九.基于内容的电影推荐 在基于内容的推荐系统中,我们得到的关于内容的信息越多,算法就会越复杂(设计的变量更多),不过推荐也会更准确,更合理. 本次基于评分,提供一个3阶段的MR解决方案来实现电影推荐. 1.找出各个电影的评分人总数 2.对于每个电影对A和B,找出所有同时对A和B评分的人. 3.找出每两个相关电影之间的关联.在这个阶段,我使用3个不同的关联度算法(pearson,cosine,jaccard)一般要根据具体的数据需求来选择关联度算法. 数据的输入格式: 第一阶段转化完之后: 经过M

利用电影观看记录数据,进行电影推荐. 目录 利用电影观看记录数据,进行电影推荐. 准备 1.任务描述: 2.数据下载 3.部分数据展示 实操 1.设置输入输出路径 2.配置spark 3.读取Rating文件 4.读取movie文件 5.保存结果 6.结果 你可能会遇到的问题 问题一:结果输出目录已存在 问题二:缺少hadoop环境变量 准备 1.任务描述: 在推荐领域有一个著名的开放测试集,下载链接是:http://grouplens.org/datasets/movielens/,该测试集包

推荐模型 推荐模型的种类分为: 1.基于内容的过滤:基于内容的过滤利用物品的内容或是属性信息以及某些相似度定义,来求出与该物品类似的物品. 2.协同过滤:协同过滤是一种借助众包智慧的途径.它利用大量已有的用户偏好来估计用户对其未接触过的物品的喜好程度.其内在思想是相似度的定义. 在基于用户的方法的中,如果两个用户表现出相似的偏好(即对相同物品的偏好大体相同),那就认为他们的兴趣类似. 同样也可以借助基于物品的方法来做推荐.这种方法通常根据现有用户对物品的偏好或是评级情况,来计算物品之间的某种相似

基于Azure构建PredictionIO和Spark的推荐引擎服务 1. 在Azure构建Ubuntu 16.04虚拟机 假设前提条件您已有 Azure 帐号,登陆 Azure https://portal.azure.com . 点击左上部的 +New 按钮,在搜索框中输入 Ubuntu ,或者点击 Virtual Machine 选择 Ubuntu Server 14.04 LTS,然后点击 Create 创建虚拟机. 创建完成虚拟机后,在虚拟机的设置中找到 Azure 为其分配的 IP

Azure构建PredictionIO和Spark的推荐引擎服务 1. 在Azure构建Ubuntu 16.04虚拟机 假设前提条件您已有 Azure 帐号,登陆 Azure https://portal.azure.com .点击左上部的 +New 按钮,在搜索框中输入 Ubuntu ,或者点击 Virtual Machine 选择 Ubuntu Server 14.04 LTS,然后点击 Create 创建虚拟机. 创建完成虚拟机后,在虚拟机的设置中找到 Azure 为其分配的 IP 地址,

数据可视化 1.数据的分析与统计 使用sql语句进行查询,获取所有数据的概述,包括电影数.电影类别数.人数.职业种类.点评数等. 2.构建数据可视化框架 这里使用了前端框架Bootstrap进行前端的开发,后台使用PHP进行开发. 以下是运行界面: 图1 登录界面 图2 点评电影展示 图3 电影推荐

推荐算法有基于协同的Collaboration Filtering:包括 user Based和item Based:基于内容 : Content Based 协同过滤包括基于物品的协同过滤和基于用户的协同过滤,本文基于电影评分数据做基于商品的推荐 查看数据u.data 主要用到前3列分别指 用户编号user_id.电影编号item_id.用户对电影的打分score 这个文件主要用户构建物品的相似度矩阵 ubuntu@ubuntu-2:~/workspace/jupyter_project/re

NMF是很久以前学的,基本快忘没了,昨天YX提出来一个关于NMF(同音同字不同义)的问题,才又想起来. 自己的学习笔记写的比较乱,好在网上资料多,摘了一篇,补充上自己笔记的内容,留此助记. NMF概念出现的比较早,差不多在电脑还没有开始繁荣起来,NMF及相关的一些算法已经很成熟了.NMF用在电影推荐.商品推荐也并不是很适合,现在大多使用SVD之类的算法.不过这篇只是学习的记录,有个例子总比枯燥的啃概念好的多. 场景 让我们假设一个场景. 相像当前这个档期,有10部电影正在上映,我们把它们放到一个

"协同过滤"是推荐系统中的常用技术,按照分析维度的不同可实现"基于用户"和"基于产品"的推荐. 以下是利用python实现电影推荐的具体方法,其中数据集源于<集体编程智慧>一书,后续的编程实现则完全是自己实现的(原书中的实现比较支离.难懂). 这里我采用的是"基于产品"的推荐方法,因为一般情况下,产品的种类往往较少,而用户的数量往往非常多,"基于产品"的推荐程序可以很好的减小计算量. 其实基本的

“协同过滤”是推荐系统中的常用技术,按照分析维度的不同可实现“基于用户”和“基于产品”的推荐. 以下是利用python实现电影推荐的具体方法,其中数据集源于<集体编程智慧>一书,后续的编程实现则完全是自己实现的(原书中的实现比较支离.难懂). 这里我采用的是“基于产品”的推荐方法,因为一般情况下,产品的种类往往较少,而用户的数量往往非常多,“基于产品”的推荐程序可以很好的减小计算量. 其实基本的思想很简单: 首先读入数据,形成用户-电影矩阵,如图所示:矩阵中的数据为用户(横坐标)对特定电影(纵

Surprise(Simple Python Recommendation System Engine)是一款推荐系统库,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.矩阵分解等). 设计surprise时考虑到以下目的: 让用户完美控制他们的实验.为此,特别强调 文档,试图通过指出算法的每个细节尽可能清晰和准确. 减轻数据集处理的痛苦.用户可以使用内置数据集(Movielens, Jester)和他们自己的自定义 数据集. 提供各种即用型预测算法, 例如基线算

#!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Feb  7 14:38:33 2017 电影推荐分析: 使用 亲和性分析方法 基于 Apriori算法 推荐电影 @author: yingzhang """ #读取数据集: http://grouplens.org/datasets/movielens/ import os #使用pandas加载数据 impor

#基于用户的推荐类算法 from math import sqrt #计算两个person的欧几里德距离 def sim_distance(prefs,person1,person2): si = {} for item in prefs(person1): if item in prefs(person2): si[item] = 1 if len(si) == 0: return 0 sum_of_squares = sum([pow(prefs[person1][item]-prefs[p

从今天起,我将制作一个电影推荐项目,在此写下博客,记录每天的成果. 其实,从我发布 C# 爬取猫眼电影数据 这篇博客后, 我就已经开始制作电影推荐项目了,今天写下这篇博客,也是因为项目进度已经完成50%了,我就想在这一阶段停一下,回顾之前学到的知识. 一.主要为手机端 考虑到项目要有实用性,我选择了手机端,电脑端用的人有点少.然后就是在 xamarin.Forms 和 xamarin.android 这两个中做选择了,我选择了前者,因为xamarin.Forms 更接近WPF ,我也百度了一下,

http://www.infoq.com/cn/news/2014/12/mongdb-spark-movie-recommend MovieWeb是一个电影相关的网站,它提供的功能包括搜索电影信息.排名或者电影明星资料等.它拥有10000部电影的信息,70000个用户,和超过1千万的电影评分.借用它的搜索目录,用户可以通过类型分类.排名和片名浏览等方式检索电影.但如何解决电影智能推荐的问题呢?近日MongoDB分享了他们结合Hadoop的经验. MovieWeb基于Python.在构建电影推荐

本文将使用 SparkML 来构建推荐引擎. 推荐引擎算法大致分为 基于内容的过滤.协同过滤.矩阵分解,本文将使用基于属于矩阵分解的 最小二乘法 算法来构建推荐引擎. 对于推荐引擎模块这里将分为两篇文章,第一篇文章主要是以实现推荐功能为主,第二篇文章主要是对模型进行评估 文章将按照以下章节来进行书写: 需求分析.获取数据.提取特征.训练模型.使用模型(推荐) 一.需求分析假设我们是 MovieStream 团队,专门为用户提供在线电影和电视节目的内容服务. 现在我们有个需求::给用户推荐电影!

//加载需要的包 import org.apache.spark.rdd._ import org.apache.spark.mllib.recommendation.{ALS, Rating, MatrixFactorizationModel} //读取数据 val ratings = sc.textFile("D:/BaiduYunDownload/machine-learning/movielens/medium/ratings.dat").map { line => va

协同过滤包括基于物品的协同过滤和基于用户的协同过滤,本文基于电影评分数据做基于用户的推荐 主要做三个部分:1.读取数据:2.构建用户与用户的相似度矩阵:3.进行推荐: 查看数据u.data 主要用到前3列分别指 用户编号user_id.电影编号item_id.用户对电影的打分score 这个文件构建item-用户的倒排表用于构建用户和用户的相似度矩阵,构建用户-item的倒排表用于推荐 ubuntu@ubuntu-2:~/workspace/jupyter_project/recommendat

一.新建scala项目 二.构造程序 代码如下 package xyz.pl8 import java.io.File import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} import org.apache.spark.mllib.evaluation.RegressionMetrics import org.apache.spark.mllib.recommendat

1.推荐电影 张艺谋:一个都不能少 2.下载站点 TL95