spark(61) -- SparkMllib -- 基于SparkMllib的数据清洗项目实践

最新推荐文章于 2023-03-22 00:32:33 发布
原创 最新推荐文章于 2023-03-22 00:32:33 发布 · 726 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#spark #机器学习

本文介绍了基于SparkMllib的MoviesLens100K数据集清洗过程，涉及用户、业务和评分数据的EDA分析，数据处理转换，以及数值型、类别型数据和文本特征的处理方法。通过年龄和职业分布、电影年份统计、评分分布等实战案例展示数据清洗和预处理的全过程。

1. 获取数据

 MoviesLens100K数据集包含了10万条评级数据，也包含了电影元数据用户属性信息。项目实战以该公开数据集处理方式来讲解。
URL：movielens/ml-100k

  • 下载后解压数据：
    在这里插入图片描述
  • 创建文件夹后，查看各数据的基本情况：
    在这里插入图片描述
  • 文件u.item文件则包含电影id、title、版本以及若干与IMDB-link电影分类有关数据。
    在这里插入图片描述
    上述数据格式如下：
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
GroupLens_MovieLens数据集（完整版含三个数据量文件）
03-18
国内下载，网速更快 官网下载地址：http://grouplens.org/datasets/movielens/ 三个文件数据简介如下： MovieLens 100k 100,000 ratings from 1000 users on 1700 movies. MovieLens 1M 1 million ratings from 6000 users on 4000 movies. MovieLens 10M 10 million ratings and 100,000 tag applications applied to 10,000 movies by 72,000 users.
MovieLens 100W 电影评分数据集
08-16
100W+的电影评分数据集，内涵字段说明。适合做数据挖掘方面的实验
GroupLens_MovieLens数据集
01-14
数据集简介如下：（上传空间有限，这里我只传了一个最新的2016/1的数据集，如果有需要的话到官网下载吧http://grouplens.org/datasets/movielens/） MovieLens 100K Dataset Stable benchmark dataset. 100,000 ratings from 1000 users on 1700 movies. Released 4/1998. MovieLens 1M Dataset Stable benchmark dataset. 1 million ratings from 6000 users on 4000 movies. Released 2/2003. MovieLens 10M Dataset Stable benchmark dataset. 10 million ratings and 100,000 tag applications applied to 10,000 movies by 72,000 users. Released 1/2009. MovieLens 20M Dataset Stable benchmark dataset. 20 million ratings and 465,000 tag applications applied to 27,000 movies by 138,000 users. Released 4/2015. MovieLens Latest Datasets Small: 100,000 ratings and 6,100 tag applications applied to 10,000 movies by 700 users. Last updated 1/2016. Full: 22,000,000 ratings and 580,000 tag applications applied to 33,000 movies by 240,000 users. Last updated 1/2016. MovieLens Tag Genome Dataset 11 million computed tag-movie relevance scores from a pool of 1,100 tags applied to 10,000 movies.
Spark- 数据清洗
weixin_34409822的博客
05-07 1167
输入输出转化工具类 package com.rz.mobile_tag.log import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.types.{LongType, StringType, StructField, StructType} /** * 访问日志转换（输入==>输出）工具...
DFT的matlab源代码-MovieLens-EDA:电影评级和评论的MovieLens数据集分析
05-26
DFT的matlab源代码MovieLens数据集分析 马修·约翰逊（Matthew Johnson） 数据集包含4个与电影分级有关的csv文件。 我想探索： 哪些类型与评级趋势或分布最相关？ 用户评分习惯（高/低方差，高/低趋势）。 与正面评分与负面评分相关的标签。 预算/工期与评分是否有任何关系？ DataFrame形状：电影：（9125，3），评分：（100004，4），标签：（1296，3），链接：（9125，3） % matplotlib inline import numpy as np import matplotlib . pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns movies = pd . read_csv ( 'movies.csv' ) ratings = pd . read_csv ( 'ratings.csv' ) tags = pd . read_csv ( 'tags.csv' ) movies_2 = pd . read_csv ( 'movies_exploded.csv' ) im
spark(61) -- sparkmllib -- 基于sparkmllib的数据清洗项目实践
06-06
基于Spark MLlib的数据清洗项目实践是一个非常有趣的话题。Spark MLlib是一个强大的机器学习库，它提供了许多用于数据清洗的工具和算法。在实践中，我们可以使用Spark MLlib来处理大规模的数据集，包括数据清洗、...
基于spark-ml,spark-mllib,spark-streaming的推荐算法实现.zip
03-14
本项目重点探讨的是 Spark 的机器学习库 MLlib 和推荐系统相关的算法实现，以及 Spark Streaming 在实时数据处理中的应用。 Spark MLlib 是 Spark 的机器学习（ML）库，它提供了多种常用的机器学习算法，如分类、...
大数据处理与智能推荐-SpringBoot-MyBatis-ElasticSearch7-SparkMLlib-大众点评搜索推荐系统-基于SpringBoot和MyBatis搭建运.zip
最新发布
11-17
本项目即以大众点评搜索推荐系统为案例，深入探讨了如何利用SpringBoot和MyBatis作为后端框架，结合ElasticSearch7和SparkMLlib进行大数据处理与智能推荐的实战开发。 首先，SpringBoot作为微服务架构的核心技术之...
电影评分-数据集
01-22
电影评分数据。 可以用作数据挖掘，进行电影推荐。
电影评分数据集
11-22
包括用户对电影的评分数据集以及用户的信任度。信任关系是直接联系的
数据挖掘常用数据集 GroupLens_MovieLens 3套数据集
12-30
数据挖掘常用数据集，包括GroupLens_MovieLens 3套数据集，100k、1m、10m的数据。跟官网数据一致，解决官网下载速度特别慢的问题https://grouplens.org/datasets/movielens/
电影评分数据集MovieLens 100k\10M\20M Dataset
11-01
MovieLens 20M movie ratings. Stable benchmark dataset. 20 million ratings and 465,000 tag applications applied to 27,000 movies by 138,000 users. Includes tag genome data with 12 million relevance scores across 1,100 tags.
imdb 电影评分数据集
07-20
imdb 电影评分数据集 包含评分数据等
数据集-电影评分数据-movieles-可用于做毕设实验.zip
03-14
资源名称：js数据集-电影评分数据-movieles-可用于做毕设实验.zip 内容概要：是一款数据集，电影评分数据，已经做好了分类和数据说明。特别简单易用。 关键信息：可以用于数据分析，大数据，推荐系统的学习和实验，数据成熟适合学生党，考研党使用。 适用人群：学生，前端工程师，项目经理，软件公司，软件教师，计算机学生 使用场景：学习，研究生学习，算法工程师，学生，毕业设计，课堂作业，个人练习，css练习，二次开发
豆瓣电影评分数据集
06-13
豆瓣电影评分数据，从豆瓣上获取的数据，可以做电影推荐
【译】mahout in action 2.5 评估GroupLens数据集合
奔跑的羚羊
03-01 183
用这些在进行中的工具，我们将可能不仅讨论速度，也讨论我们创造和修改的推荐引擎的质量。虽然大量真实数据的例子仍然要过几章才能讲到，我们将花一些时间在一个小型数据集合上去快速评估性能。 [size=large]2.5.1 提取推荐器输入数据[/size] GroupLens (http://grouplens.org/)是一个研究项目，它提供几个不同型号的数据集合，每一个都来自于真实的用户...
ML之MF：基于MovieLens电影评分数据集利用基于矩阵分解算法(NMF)实现对用户进行Top5电影推荐案例
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
03-22 2669
​ ML之MF：基于MovieLens电影评分数据集利用基于矩阵分解算法(NMF)实现对用户进行Top5电影推荐案例 目录 # 1、定义数据集 # 2、数据预处理 # 3、模型训练与推理 # 3.3、模型推理：基于评分表对用户进行推荐最高的5部电影 # 1、定义数据集 userId movieId rating timestamp 1 1 4 964982703 1 3 4 964981247 1 6 4 964982224 1 47 5 964983815 1 50 5 964982
grouplens上的movielens数据集_Python：使用movielens数据集做分组统计练习
weixin_42469649的博客
12-27 706
下载数据集：Index of /datasets/movielens​files.grouplens.org我下载的是ml-100k.zip文件进行数据分析和演示。解压后，先看readme文件。交代了这个数据集是谁收集的，主要数据有哪些。交代了每个数据文件的内容，字段，是如何分隔字段的。我们想要做的是分析男女对电影打分的差异性，即是否男性打分会偏低，女性打分会偏高。我们需要的数据包括：性别(gen...
电影评分数据集的分析
qq_46460205的博客
05-11 3040
电影评分数据集的分析数据集的获得使用工具项目流程 数据集的获得 进入该网址：https://grouplens.org/datasets/movielens/ 找到如下part： 点击ml-100k.zip进行数据集的下载 在本地解压后，将会看到如下内容： 但我们目前只需要三个文件，即： u.data u.item u.user，为便于后续操作，可以找到这三个文件，将其放入新建文件夹。 u.data的内容是评分数据 u.item的内容是电影数据 u.user的内容是观众数据 随意用编辑器打开即可查看。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

erainm

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值