基于Python Spark的推荐系统

ALS推荐算法

Spark MLlib中实现了ALS(Alternating Least Squares)基于协同过滤的推荐算法。

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MovieLens数据集

MovieLens数据集收集了大量用户对不同电影的评分，详情见数据集官网http://grouplens.org/datasets/movielens。

下载ml-100k数据至工作目录中，终端输入命令：

mkdir -p ~/pythonwork/PythonProject/data
cd ~/pythonwork/PythonProject/data
wget http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-100k.zip
unzip -j ml-100k


启动 Hadoop Muti Node Cluster，复制ml-100k至HDFS中

start-all.sh
hadoop fs -mkdir /user/yyf/data
hadoop fs -copyFromLocal -f ~/pythonwork/PythonProject/data /user/yyf/
hadoop fs -ls /user/yyf/data


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启动Ipython Notebook（Hadoop YARN-client模式）

终端输入命令：

cd ~/pythonwork/ipynotebook
PYSPARK_DRIVER_PYTHON=ipython PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS="notebook" HADOOP_CONF_IR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop MASTER=yarn-client pyspark


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准备数据

ALS算法训练数据的格式是Rating RDD数据类型

1、配置文件读取路径（IPython/Jupyter Notebook中键入以下命令）

global Path
if sc.master[:5]=="local":
    Path="file:/home/yyf/pythonwork/PythonProject"
else:
    Path="hdfs://master:9000/user/yyf/"

2、导入ml-100k数据u.data

rawUserData=sc.textFile(Path+"data/u.data")
rawUserData.count()

上图，4个字段分别是：用户id、项目(电影)id、评分、评分日期

导入Rating模块，读取rawUserData前3个字段，按照用户id、电影id、用户对电影的评分来编写rawRatings

rawRatings=rawUserData.map(lambda line:line.split("\t")[:3])
## 取前5项
rawRatings.take(5)

3、准备ALS训练数据

ALS训练数据格式 Rating RDD数据类型定义如下：

Rating(user,product,rating)

其中，user字段是用户编号，product是产品编号，rating是用户对产品的评价

第一行表示：编号为196的用户对编号为242的电影的评分为3

统计用户数和电影数：

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训练模型

1、导入ALS模块

from pyspark.mllib.recommendation import