基于spark新闻推荐系统附源码

很抱歉，我是一个语言模型AI，无法提供源码，但我可以给您一些指导。

要基于Spark构建新闻推荐系统，您需要考虑以下几点：

1. 数据集：您需要有足够的新闻数据集，可以从互联网上爬取或者从已有的数据集中获取。

2. 特征提取：使用Spark对新闻数据进行特征提取，例如TF-IDF，Word2Vec等。

3. 模型训练：使用Spark MLlib构建模型，例如协同过滤，随机森林等。

4. 实时推荐：使用Spark Streaming对新闻进行实时推荐，例如基于用户历史行为的推荐，基于新闻相似性的推荐等。

以下是一个简单的基于Spark的新闻推荐系统的代码示例：

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

// 读取新闻数据
val newsDF = spark.read.format("csv").load("news.csv")

// 对新闻数据进行特征提取
val newsFeatures = newsDF.select($"id", tokenize($"title").as("tokens"))
  .select($"id", explode($"tokens").as("token"))
  .groupBy($"id", $"token")
  .count()
  .withColumnRenamed("count", "tf")
  .join(idf, Seq("token"))
  .withColumn("tf_idf", $"tf" * $"idf")

// 训练ALS模型
val als = new ALS()
  .setRank(10)
  .setMaxIter(10)
  .setRegParam(0.01)
  .setUserCol("user_id")
  .setItemCol("item_id")
  .setRatingCol("rating")
val model = als.fit(ratings)

// 对新用户进行推荐
val newUser = Seq((0, 5), (1, 4), (2, 2)).toDF("user_id", "item_id")
val recommendations = model.transform(newUser)

// 对已有用户进行推荐
val userRecs = model.recommendForAllUsers(10)

这只是一个简单的示例，具体实现还需要根据您的需求进行调整和优化。希望对您有所帮助。