使用sparkML的als算法,根据月薪和关注度进行职位推荐,数据文件为data.txt,格式如下:职位,学历,月薪,城市,关注度 前端开发工程师,本科,8000,北京,10
时间: 2023-09-15 20:17:32 浏览: 47
以下是使用Spark ML的ALS算法实现职位推荐的示例代码:
```scala
package sparkML
import org.apache.spark.ml.recommendation.ALS
import org.apache.spark.ml.feature.{StringIndexer, VectorAssembler}
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
object JobRecommendation {
case class Job(position: String, education: String, salary: Double, city: String, attention: Double)
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession
.builder()
.appName("JobRecommendation")
.master("local[3]")
.getOrCreate()
import spark.implicits._
// 读取数据文件
val jobData = spark.sparkContext.textFile("data/data.txt")
.map { x =>
val data = x.split(",")
Job(data(0), data(1), data(2).toDouble, data(3), data(4).toDouble)
}.toDF()
// 将离散特征转换成数值特征
val indexer = new StringIndexer()
.setInputCols(Array("position", "education", "city"))
.setOutputCols(Array("positionIndex", "educationIndex", "cityIndex"))
val indexedData = indexer.fit(jobData).transform(jobData)
// 将特征向量化
val assembler = new VectorAssembler()
.setInputCols(Array("salary", "positionIndex", "educationIndex", "cityIndex", "attention"))
.setOutputCol("features")
val featureData = assembler.transform(indexedData)
// 划分训练集和测试集
val Array(trainingData, testData) = featureData.randomSplit(Array(0.8, 0.2))
// 使用ALS算法进行训练和预测
val als = new ALS()
.setRank(10)
.setMaxIter(10)
.setRegParam(0.1)
.setUserCol("attention")
.setItemCol("features")
.setRatingCol("salary")
val model = als.fit(trainingData)
val predictions = model.transform(testData)
// 输出预测结果
predictions.show()
}
}
```
该示例代码首先定义了一个名为Job的case class,表示职位的属性集合。然后,使用SparkContext的textFile方法读取数据文件,并将每行数据转换为Job对象,并转换成DataFrame格式。接着,使用StringIndexer将离散特征转换成数值特征,使用VectorAssembler将特征向量化,得到最终的训练数据。然后,使用ALS算法对训练数据进行训练和预测,并输出预测结果。