根据提供的电影评分数据，利用Spark进行训练，得到一个最佳推荐模型;用实际数据和平均值这两方面评价该模型的准确度; 根据我的评分数据向我推荐10部电影

好的，根据你的请求，我来为你提供一个基于Spark的电影推荐系统的实现方案。具体步骤如下：

1. 数据准备

首先，需要准备好电影评分数据。数据格式如下：

user_id, movie_id, rating

其中，`user_id`表示用户ID，`movie_id`表示电影ID，`rating`表示用户对电影的评分，评分范围为1到5分。

2. 数据处理

使用Spark来进行数据处理。可以使用Spark SQL将数据加载到DataFrame中，并进行数据清洗和预处理。

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder
    .appName("MovieRecommendation")
    .master("local[*]")
    .getOrCreate()

val ratingDF = spark.read.format("csv")
    .option("header", true)
    .option("inferSchema", true)
    .load("ratings.csv")

ratingDF.printSchema()
ratingDF.show(10)

3. 模型训练

使用Spark MLlib来训练电影推荐模型。可以使用ALS（交替最小二乘法）算法来完成模型训练。需要将数据集分为训练集和测试集两部分。

import org.apache.spark.ml.recommendation.ALS
import org.apache.spark.ml.evaluation.RegressionEvaluator
import org.apache.spark.sql.functions._

val Array(training, test) = ratingDF.randomSplit(Array(0.8, 0.2))

val als = new ALS()
    .setMaxIter(10)
    .setRegParam(0.01)
    .setUserCol("user_id")
    .setItemCol("movie_id")
    .setRatingCol("rating")

val model = als.fit(training)

val predictions = model.transform(test).na.drop()

val evaluator = new RegressionEvaluator()
    .setMetricName("rmse")
    .setLabelCol("rating")
    .setPredictionCol("prediction")

val rmse = evaluator.evaluate(predictions)

println(s"Root-mean-square error = $rmse")

4. 模型评价

使用实际数据和平均值这两方面指标评价该模型的准确度。可以计算模型对测试集中评分数据的预测误差（均方根误差），以及与平均值的误差（平均绝对误差）。

val testMean = test.agg(avg(col("rating"))).head().getDouble(0)

val testMSE = predictions.rdd.map(r => {
    val rating = r.getDouble(2)
    val prediction = r.getFloat(1)
    val err = rating - prediction
    err * err
}).mean()

val testMAE = predictions.rdd.map(r => {
    val rating = r.getDouble(2)
    val prediction = r.getFloat(1)
    val err = rating - prediction
    Math.abs(err)
}).mean()

println(s"Root-mean-square error = $rmse")
println(s"Mean absolute error = $testMAE")

5. 推荐电影

最后，根据你的评分数据，使用训练好的模型来推荐电影。可以使用Spark SQL来完成推荐。

val userId = 1
val recommendations = model.recommendForUserSubset(Seq(userId).toDF("user_id"), 10)
    .selectExpr("explode(recommendations)").select("col.*")

val movieDF = spark.read.format("csv")
    .option("header", true)
    .option("inferSchema", true)
    .load("movies.csv")

val recommendedMovies = movieDF.join(recommendations, Seq("movie_id"))
    .select("movie_title", "genres", "rating")
    .orderBy(desc("rating"))

recommendedMovies.show(10, false)

这个示例程序中，我们使用Spark MLlib和ALS算法训练了一个电影推荐模型，并使用测试集数据来评价模型的准确性。最后，根据你的评分数据，向你推荐了10部电影。你可以根据实际情况进行调整和优化。