spark mmlib写一个酒店推荐系统

我们可以使用Spark Mllib来构建一个基于用户历史订单和酒店信息的酒店推荐系统。下面是实现的步骤：

1.数据预处理

我们需要将用户历史订单和酒店信息转化为一个Spark RDD对象，然后将它们合并成一个包含用户、酒店和评分的数据集。在这个数据集中，每一行包含一个用户的历史订单和对酒店的评分。

2.特征工程

我们需要从数据集中提取特征，以便训练推荐模型。我们可以使用Spark Mllib提供的特征提取工具来提取用户和酒店的特征。对于酒店，我们可以提取它的位置、价格、星级、评分等特征。对于用户，我们可以提取他们的性别、年龄、地理位置、搜索历史等特征。

3.训练模型

我们可以使用Spark Mllib提供的协同过滤算法来训练推荐模型。协同过滤算法基于用户历史行为和酒店信息来预测用户对未来酒店的评分。我们可以使用交叉验证来选择最佳的模型超参数，并使用训练集和测试集来评估模型性能。

4.推荐酒店

我们可以使用训练好的模型来为每个用户推荐酒店。对于每个用户，我们可以使用模型预测他们对未来酒店的评分，并推荐评分最高的酒店。

5.实时预测

我们可以将训练好的模型部署到一个实时预测系统中，以便为新用户实时推荐酒店。我们可以使用Spark Streaming来实现实时数据处理，并使用Spark Mllib提供的模型接口来进行实时预测。

以上就是使用Spark Mllib构建酒店推荐系统的步骤。当然，在实际应用中，我们还需要考虑数据的质量和安全性等问题。