scala题目：完成指定代码，实现两个数的相加，并返回； 根据提示，在右侧编辑器补充代码，计算两个数相加的和。

object Main extends App {
def add(a: Int, b: Int): Int = {
// 在下面补充代码
a + b
}

val a = 3
val b = 5
val result = add(a, b)
println(s"$a + $b = $result")
}

相关问题

使用scala编写spark word2vec tfidf进行加权 ，计算两个列表的文本相似度的代码

好的，下面是代码，注意需要先安装Spark和相关依赖库：

import org.apache.spark.ml.feature.{HashingTF, IDF, Word2Vec}
import org.apache.spark.ml.linalg.Vector
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.types.{DoubleType, StructField, StructType}
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}

object Word2VecAndTFIDF {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("Word2VecAndTFIDF")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    // 读取数据，两个列表分别存储在不同的文件中，每行为一个句子
    val list1 = spark.read.textFile("path/to/list1.txt")
    val list2 = spark.read.textFile("path/to/list2.txt")

    // 合并两个列表
    val data = list1.union(list2).toDF("text")

    // 对文本进行分词
    val tokenizer = new Tokenizer().setInputCol("text").setOutputCol("words")
    val tokenized = tokenizer.transform(data)

    // 训练Word2Vec模型
    val word2Vec = new Word2Vec()
      .setInputCol("words")
      .setOutputCol("word2vec")
      .setVectorSize(100)
      .setMinCount(0)
    val model = word2Vec.fit(tokenized)
    val result = model.transform(tokenized)

    // 计算TF-IDF
    val hashingTF = new HashingTF()
      .setInputCol("words")
      .setOutputCol("rawFeatures")
      .setNumFeatures(10000)
    val featurizedData = hashingTF.transform(result)
    val idf = new IDF().setInputCol("rawFeatures").setOutputCol("features")
    val idfModel = idf.fit(featurizedData)
    val rescaledData = idfModel.transform(featurizedData)

    // 计算两个列表的文本相似度
    val list1Data = rescaledData.filter(col("text").isin(list1.collect(): _*))
    val list2Data = rescaledData.filter(col("text").isin(list2.collect(): _*))
    val list1Vectors = list1Data.select("features").rdd.map {
      case Row(v: Vector) => v
    }
    val list2Vectors = list2Data.select("features").rdd.map {
      case Row(v: Vector) => v
    }
    val sim = list1Vectors.cartesian(list2Vectors).map { case (v1, v2) =>
      val cosSim = cosineSimilarity(v1, v2)
      Row(cosSim)
    }

    // 输出结果
    val schema = StructType(Seq(StructField("similarity", DoubleType)))
    val simDF = spark.createDataFrame(sim, schema)
    simDF.show()
  }

  def cosineSimilarity(v1: Vector, v2: Vector): Double = {
    val dotProduct = v1.dot(v2)
    val magnitude1 = math.sqrt(v1.toArray.map(x => x * x).sum)
    val magnitude2 = math.sqrt(v2.toArray.map(x => x * x).sum)
    dotProduct / (magnitude1 * magnitude2)
  }
}

这段代码中，我们首先读取存储在文件中的两个列表，然后对它们的每个句子进行分词，训练Word2Vec模型并计算TF-IDF。最后，我们从TF-IDF结果中提取出列表中的向量，并计算两个列表中所有向量的余弦相似度，最终输出文本相似度。

在scala中,有ratings.csv和movies.csv两个文件,实现统计评论数

可以使用Scala中的Spark框架来实现统计评论数。首先，需要读取ratings.csv文件，将其转换为RDD或DataFrame。然后，可以使用groupBy和count函数对数据进行分组和计数，最后输出结果即可。下面是一个示例代码：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object CommentCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("CommentCount")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

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

    val commentCount = ratings.groupBy("movieId").count()

    commentCount.show()

    spark.stop()
  }
}

这段代码读取了ratings.csv文件，并将其转换为DataFrame。然后，使用groupBy函数按照movieId进行分组，并使用count函数统计每个movieId对应的评论数。最后，调用show函数输出结果。可以使用相似的方式处理movies.csv文件，得到电影数的统计。