spark 电影评分

2026-08-31

Spark实战电影点评系统(一)

一.通过RDD实战电影点评系统日常的数据来源有很多渠道,如网络爬虫.网页埋点.系统日志等.下面的案例中使用的是用户观看电影和点评电影的行为数据,数据来源于网络上的公开数据,共有3个数据文件:uers.dat.ratings.dat和movies.dat. 其中,uers.dat的格式如下: UserID::Gender::Age::Occupation::Zip-code ,这个文件里共有6040个用户的信息,每行中用“::”隔开的详细信息包括ID.性别(F.M分别表示女性.男性).年龄(使用

【转】基于R语言构建的电影评分预测模型

一,前提准备 1.R语言包:ggplot2包(绘图),recommenderlab包,reshape包(数据处理) 2.获取数据:大家可以在明尼苏达州大学的社会化计算研究中心官网上面下载这些免费数据集,网站链接为http://grouplens.org/datasets/movielens/,也可以通过网盘下载https://yunpan.cn/Oc6R9apvCnVXGc访问密码 e1af.这里包含了数据集和数据说明,该数据集是由943位用户对1682部电影的一

推荐系统(recommender systems):预测电影评分--问题描述

推荐系统很重要的原因:1>它是机器学习的一个重要应用2>对于机器学习来说,特征是非常重要的,对于一些问题,存在一些算法能自动帮我选择一些优良的features,推荐系统就可以帮助我们做这样的事情. 推荐系统的问题描述使用电影评分系统,用户用1-5分给电影进行评分(允许评分在0-5之间,为了让在数学上的结果更漂亮一些,大多数网站的评分是1-5). 有5部电影,4位用户,如Alice对这5部电影的评分依次为5,5,?,0,0(?表示Alice没有看过这部电影)... 一些符号:nu表示用户的数量

Python反爬：利用js逆向和woff文件爬取猫眼电影评分信息

首先:看看运行结果效果如何! 1. 实现思路小编基本实现思路如下: 利用js逆向模拟请求得到电影评分的页面(就是猫眼电影的评分信息并不是我们上述看到的那个页面上,应该它的实现是在一个页面上插入另外一个页面上的一些信息). 我们看一下上述这个网址的请求方式以及请求参数. 显然这个signKey 进行了加密处理.(下面请求第二点讲解怎样模拟这个请求) 2.通过上述模拟请求,我们最终可以得到这个评分数据,只不过看到评分数据是利用了字体加密,所以看到的是一系列 \u 开头的字符编码.如下: 第1点处理

javascript实现模仿迅雷电影评分

效果图: 代码: <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta http-equiv="

推荐系统(recommender systems):预测电影评分--构造推荐系统的一种方法：低秩矩阵分解(low rank matrix factorization)

如上图中的predicted ratings矩阵可以分解成X与ΘT的乘积,这个叫做低秩矩阵分解. 我们先学习出product的特征参数向量,在实际应用中这些学习出来的参数向量可能比较难以理解,也很难可视化出来,但是它们是做为区分不同电影的特征怎么来区分电影i与电影j是否相似呢?就是判断X(i)与X(j)之间的距离是否小来判断.这样在一个用户看了或者买了一部电影后,我们可以给他推荐相似的电影. 总结: 1>用向量化的计算来对所有的用户所有的电影进行评分计算 2>通过学习特征参数,如何找到相关的

NLP之电影评分数据的情感分析

1.基于词袋模型的逻辑回归情感分类 # coding: utf-8 import re import numpy as np import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.metrics import confusion_matrix from sklearn.linear_model import

MongoDB,HDFS, Spark to 电影推荐

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

基于Spark Mllib，SparkSQL的电影推荐系统

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

数据算法 --hadoop/spark数据处理技巧 --（9.基于内容的电影推荐 10. 使用马尔科夫模型的智能邮件营销）

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

【大数据 Spark】利用电影观看记录数据,进行电影推荐

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

用python+selenium抓取豆瓣电影中的正在热映前12部电影并按评分排序

抓取豆瓣电影(http://movie.douban.com/nowplaying/chengdu/)中的正在热映前12部电影,并按照评分排序,保存至txt文件 #coding=utf-8 from selenium import webdriver import unittest from time import sleep class DoubanMovie(unittest.TestCase): def setUp(self): self.dr = webdriver.Chrome() s

IMDb、烂番茄、MTC、各种电影行业评分名字整理

这篇不是技术文章,就是对总是看到但是不知道具体是什么的一些电影名词.评分.来源,学习一下. IMDb 互联网电影资料库(Internet Movie Database,简称IMDb)是一个关于电影演员.电影.电视节目.电视明星和电影制作的在线数据库,创建于1990年10月17日. IMDb的资料中包括了影片的众多信息.演员.片长.内容介绍.分级.评论等对于电影评分目前使用很多但不敢说最多的,就是IMDb评分 IMDb的分数的计算方法不是简单平均就ok了,官网上提到了它的计算方法是保密的.不过I

Spark入门实战系列--8.Spark MLlib（下）--机器学习库SparkMLlib实战

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .MLlib实例 1.1 聚类实例 1.1.1 算法说明聚类(Cluster analysis)有时也被翻译为簇类,其核心任务是:将一组目标object划分为若干个簇,每个簇之间的object尽可能相似,簇与簇之间的object尽可能相异.聚类算法是机器学习(或者说是数据挖掘更合适)中重要的一部分,除了最为简单的K-Means聚类算法外,比较常见的还有层次法(CURE.CHAMELEON等).网格

【转载】协同过滤 & Spark机器学习实战

因为协同过滤内容比较多,就新开一篇文章啦~~ 聚类和线性回归的实战,可以看:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159187.html 协同过滤实战,仍然参考:http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747778.html 其中有一些基础和算法类的,会有其他一些文章来做参考. 1.3 协同过滤实例 1.3.1 算法说明协同过滤(Collaborative Filtering,简称CF,WIKI上的定义是:简单来说是利用某

第一篇：使用Spark探索经典数据集MovieLens

前言 MovieLens数据集包含多个用户对多部电影的评级数据,也包括电影元数据信息和用户属性信息. 这个数据集经常用来做推荐系统,机器学习算法的测试数据集.尤其在推荐系统领域,很多著名论文都是基于这个数据集的.(PS: 它是某次具有历史意义的推荐系统竞赛所用的数据集). 下载地址为:http://files.grouplens.org/datasets/movielens/,有好几种版本,对应不同数据量,可任君选用. 本文下载数据量最小的100k版本,对该数据集进行探索: 环境本人机器所用的

第三篇：一个Spark推荐系统引擎的实现

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

SparkML之推荐引擎（一）---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!

Spark算子---实战应用

Spark算子实战应用数据集 :http://grouplens.org/datasets/movielens/ MovieLens 1M Datase 相关数据文件 : users.dat ---UserID::Gender::Age::Occupation::Zip-code movies.dat --- MovieID::Title::Genres ratings.dat ---UserID::MovieID::Rating::Timestamp SogouQ.mini 完成以下业务需求