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基于Spark Mllib,SparkSQL的电影推荐系统

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq1010885678/article/details/46052055 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,预测该网站用户库中,哪些人和我的兴趣爱好是差不多的,并推荐给我认识 使用到的数据集有4个: test.dat(我的评分数据),格式如下: 0-我的用户Id::电影Id::对该电影的评分::评分的时间戳 users.dat(用户数据),格式如下: 用户Id::性别::年龄::工作类型::ZIP-CODE movies.dat...

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