写基于Spark的房屋推荐算法的代码

好的，下面是基于Spark的房屋推荐算法的代码实现，代码中基于物品的推荐模型：

// 导入Spark相关依赖
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.ml.feature.StringIndexer
import org.apache.spark.ml.recommendation.ALS
import org.apache.spark.ml.evaluation.RegressionEvaluator

// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("HouseRecommendation")
  .getOrCreate()

// 读取房屋数据和用户评价数据
val houseData = spark.read.csv("house_data.csv")
val ratingData = spark.read.csv("rating_data.csv")

// 数据清洗和处理
val houseHeader = houseData.first()
val houseDF = houseData.filter(row => row != houseHeader) // 去掉表头
  .map(row => {
    val cols = row.split(",")
    (cols(0).toInt, cols(1).toDouble, cols(2), cols(3).toDouble, cols(4), cols(5))
  })
  .toDF("houseId", "area", "location", "price", "layout", "decoration")

val ratingHeader = ratingData.first()
val ratingDF = ratingData.filter(row => row != ratingHeader) // 去掉表头
  .map(row => {
    val cols = row.split(",")
    (cols(0).toInt, cols(1).toInt, cols(2).toDouble)
  })
  .toDF("userId", "houseId", "rating")

// 将房屋位置、户型、装修等信息转换为数值类型
val locationIndexer = new StringIndexer()
  .setInputCol("location")
  .setOutputCol("locationIndex")
  .fit(houseDF)
val layoutIndexer = new StringIndexer()
  .setInputCol("layout")
  .setOutputCol("layoutIndex")
  .fit(houseDF)
val decorationIndexer = new StringIndexer()
  .setInputCol("decoration")
  .setOutputCol("decorationIndex")
  .fit(houseDF)
val houseDFIndexed = decorationIndexer.transform(layoutIndexer.transform(locationIndexer.transform(houseDF)))

// 数据分析和建模
// 利用Spark的协同过滤算法实现基于物品的推荐模型
val als = new ALS()
  .setMaxIter(10)
  .setRegParam(0.01)
  .setUserCol("userId")
  .setItemCol("houseId")
  .setRatingCol("rating")
val alsModel = als.fit(ratingDF)

// 为每个房屋推荐用户
val houseRecs = alsModel.recommendForAllItems(10)

// 输出结果
houseRecs.show()

以上代码中，假设房屋数据和用户评价数据分别保存在house_data.csv和rating_data.csv文件中，数据格式如下：

- house_data.csv，包含房屋的面积、位置、价格、户型、装修等信息：

houseId,area,location,price,layout,decoration
1,100,北京市海淀区,10000,2室1厅1卫,简装
2,80,北京市朝阳区,8000,2室1厅1卫,精装
3,120,北京市海淀区,15000,3室2厅2卫,豪华装修
...

- rating_data.csv，包含用户对房屋的评分、评论等信息：

userId,houseId,rating,comment
1,1,4.5,很好
1,2,3.5,一般
2,1,5.0,非常好
2,3,4.0,还不错
...

代码中首先读取数据并进行清洗和处理，然后将房屋位置、户型、装修等信息转换为数值类型，利用Spark的ALS算法实现基于物品的推荐模型，为每个房屋推荐10个用户。最后输出推荐结果。