sparkmllib java 协同过滤

Spark MLlib中提供了基于Java的协同过滤算法，可以用于推荐系统等应用场景。具体实现步骤如下：

1. 加载数据集：将用户对物品的评分数据加载到Spark的JavaRDD中。

2. 数据预处理：将JavaRDD转换为MatrixFactorizationModel需要的JavaRDD<Rating>格式。

3. 训练模型：调用ALS.train()方法训练模型，得到MatrixFactorizationModel对象。

4. 预测：使用MatrixFactorizationModel.predict()方法对用户对物品的评分进行预测。

5. 评估：使用RegressionMetrics类对模型进行评估，计算均方根误差等指标。

示例代码如下：

// 加载数据集
JavaRDD<String> data = sc.textFile("ratings.csv");
JavaRDD<Rating> ratings = data.map(new Function<String, Rating>() {
    public Rating call(String s) {
        String[] sarray = s.split(",");
        return new Rating(Integer.parseInt(sarray[0]), Integer.parseInt(sarray[1]),
                Double.parseDouble(sarray[2]));
    }
});

// 数据预处理
JavaRDD<Rating>[] splits = ratings.randomSplit(new double[]{0.8, 0.2});
JavaRDD<Rating> trainingData = splits[0];
JavaRDD<Rating> testData = splits[1];

// 训练模型
MatrixFactorizationModel model = ALS.train(JavaRDD.toRDD(trainingData), 10, 10, 0.01);

// 预测
JavaRDD<Tuple2<Object, Object>> userProducts = testData.map(new Function<Rating, Tuple2<Object, Object>>() {
    public Tuple2<Object, Object> call(Rating r) {
        return new Tuple2<Object, Object>(r.user(), r.product());
    }
});
JavaRDD<Rating> predictions = JavaRDD.fromRDD(model.predict(JavaPairRDD.fromJavaRDD(userProducts)).toJavaRDD(), Rating.class);

// 评估
RegressionMetrics metrics = new RegressionMetrics(predictions.map(new Function<Rating, Tuple2<Object, Object>>() {
    public Tuple2<Object, Object> call(Rating r) {
        return new Tuple2<Object, Object>(r.rating(), r.predictedRating());
    }
}));
System.out.println("RMSE = " + metrics.rootMeanSquaredError());

其中，ratings.csv为用户对物品的评分数据集，格式为：用户ID,物品ID,评分。以上代码实现了将数据集加载到Spark的JavaRDD中，使用ALS.train()方法训练模型，使用MatrixFactorizationModel.predict()方法预测评分，使用RegressionMetrics类对模型进行评估，计算均方根误差等指标。