用预处理后的菜品数据和评分数据建立推荐模型 (1)基于Spark ALS算法显示模式 (2)基于Spark ALS算法隐式模式 (3)推荐算法参数寻优 采用Spark ML交叉评估算法对ALS算法进行参数寻优,寻找最佳的参数。
时间: 2024-03-31 14:34:37 浏览: 28
感谢您的提问。我可以简单地回答您的问题。
基于预处理后的菜品数据和评分数据,可以使用Spark的ALS算法来建立推荐模型。该算法可以分为显示模式和隐式模式两种。
在显示模式中,评分数据是明确的,因此可以直接使用ALS算法进行训练和预测。
在隐式模式中,评分数据是隐含的,因此需要使用ALS算法进行隐式反馈推荐。
在建立推荐模型之前,需要对ALS算法进行参数寻优,以获得最佳的推荐结果。可以使用Spark ML的交叉评估算法来进行参数寻优。
希望这些信息能够对您有所帮助。如果您有任何其他问题,请随时问我。
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用预处理后的菜品数据和评分数据建立推荐模型写出代码 (1)基于Spark ALS算法显示模式 (2)基于Spark ALS算法隐式模式 (3)推荐算法参数寻优 采用Spark ML交叉评估算法对ALS算法进行参数寻优,寻找最佳的参数。
好的,以下是使用Spark ALS算法建立推荐模型的代码,包括显示模式和隐式模式,以及参数寻优:
1. 基于Spark ALS算法显示模式:
```python
from pyspark.ml.recommendation import ALS
from pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator
# 加载预处理后的菜品数据和评分数据
ratings_df = spark.read.csv("ratings.csv", header=True, inferSchema=True)
# 拆分数据
(training_df, test_df) = ratings_df.randomSplit([0.8, 0.2])
# 建立ALS模型
als = ALS(maxIter=5, regParam=0.01, userCol="userId", itemCol="itemId", ratingCol="rating")
model = als.fit(training_df)
# 预测测试集
predictions = model.transform(test_df)
# 评估模型
evaluator = RegressionEvaluator(metricName="rmse", labelCol="rating", predictionCol="prediction")
rmse = evaluator.evaluate(predictions)
print("Root-mean-square error = " + str(rmse))
```
2. 基于Spark ALS算法隐式模式:
```python
from pyspark.ml.recommendation import ALS
from pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator
# 加载预处理后的菜品数据和评分数据
ratings_df = spark.read.csv("ratings.csv", header=True, inferSchema=True)
# 拆分数据
(training_df, test_df) = ratings_df.randomSplit([0.8, 0.2])
# 建立ALS模型
als = ALS(maxIter=5, regParam=0.01, implicitPrefs=True, userCol="userId", itemCol="itemId", ratingCol="rating")
model = als.fit(training_df)
# 预测测试集
predictions = model.transform(test_df)
# 评估模型
evaluator = RegressionEvaluator(metricName="rmse", labelCol="rating", predictionCol="prediction")
rmse = evaluator.evaluate(predictions)
print("Root-mean-square error = " + str(rmse))
```
3. 推荐算法参数寻优:
```python
from pyspark.ml.tuning import CrossValidator, ParamGridBuilder
from pyspark.ml.recommendation import ALS
from pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator
# 加载预处理后的菜品数据和评分数据
ratings_df = spark.read.csv("ratings.csv", header=True, inferSchema=True)
# 拆分数据
(training_df, test_df) = ratings_df.randomSplit([0.8, 0.2])
# 建立ALS模型
als = ALS(userCol="userId", itemCol="itemId", ratingCol="rating")
# 创建参数网格
param_grid = ParamGridBuilder() \
.addGrid(als.rank, [10, 50, 100]) \
.addGrid(als.maxIter, [5, 10]) \
.addGrid(als.regParam, [0.01, 0.05, 0.1]) \
.build()
# 交叉验证
evaluator = RegressionEvaluator(metricName="rmse", labelCol="rating", predictionCol="prediction")
cross_validator = CrossValidator(estimator=als, estimatorParamMaps=param_grid, evaluator=evaluator, numFolds=5)
cv_model = cross_validator.fit(training_df)
# 预测测试集
predictions = cv_model.transform(test_df)
# 评估模型
rmse = evaluator.evaluate(predictions)
print("Root-mean-square error = " + str(rmse))
# 打印最佳参数
best_model = cv_model.bestModel
print("Best rank: ", best_model.rank)
print("Best maxIter: ", best_model._java_obj.parent().getMaxIter())
print("Best regParam: ", best_model._java_obj.parent().getRegParam())
```
希望这些代码能够对您有所帮助。如果您有任何其他问题,请随时问我。
用spark对菜品和评分数据预处理后的数据用als模型评价后对某用户推荐10道新菜品的代码
好的,这是一个具体的例子,我会尽可能详细地解释,希望对你有帮助。
首先,我们需要导入必要的库:
```python
from pyspark.ml.recommendation import ALS
from pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator
```
然后,我们需要读入菜品数据和评分数据:
```python
menu_df = spark.read.csv("menu.csv", header=True, inferSchema=True)
rating_df = spark.read.csv("rating.csv", header=True, inferSchema=True)
```
接下来,我们需要将菜品数据和评分数据进行合并:
```python
menu_rating_df = menu_df.join(rating_df, ["menu_id"])
```
然后,我们需要将用户 ID 和菜品 ID 转换为整数类型:
```python
menu_rating_df = menu_rating_df.select(menu_rating_df["user_id"].cast("integer"), menu_rating_df["menu_id"].cast("integer"), menu_rating_df["rating"])
```
接着,我们需要使用 ALS 模型进行训练,设置参数并训练模型:
```python
als = ALS(maxIter=5, regParam=0.01, userCol="user_id", itemCol="menu_id", ratingCol="rating")
model = als.fit(menu_rating_df)
```
然后,我们需要选择一个用户进行推荐,这里我们选择用户 ID 为 1:
```python
user_id = 1
user_df = menu_df.select("menu_id").distinct().withColumn("user_id", lit(user_id))
recommendations = model.transform(user_df).orderBy("prediction", ascending=False).limit(10)
```
最后,我们需要将推荐结果转换为 Pandas DataFrame,以便展示:
```python
recommendations_pandas_df = recommendations.toPandas()
```
我们可以使用 Pandas 库来输出推荐结果:
```python
for i in range(10):
print("Recommendation {} : {}".format(i+1, recommendations_pandas_df["menu_id"][i]))
```
这样,我们就完成了对菜品和评分数据预处理后,使用 ALS 模型评价后对某用户推荐10道新菜品的代码。
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