写基于Spark SQL的房屋推荐算法的代码
时间: 2024-03-29 09:36:13 浏览: 42
好的,下面是基于Spark SQL的房屋推荐算法的代码实现,代码中基于用户的推荐模型:
```scala
// 导入Spark SQL相关依赖
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.types._
// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("HouseRecommendation")
.getOrCreate()
// 读取房屋数据和用户评价数据
val houseData = spark.read.csv("house_data.csv")
val ratingData = spark.read.csv("rating_data.csv")
// 数据清洗和处理
val houseHeader = houseData.first()
val houseSchema = StructType(houseHeader.split(",").map(field => StructField(field, StringType, true)))
val houseDF = spark.read
.option("header", "true")
.schema(houseSchema)
.csv("house_data.csv")
.dropDuplicates()
.na.drop()
val ratingHeader = ratingData.first()
val ratingSchema = StructType(ratingHeader.split(",").map(field => StructField(field, StringType, true)))
val ratingDF = spark.read
.option("header", "true")
.schema(ratingSchema)
.csv("rating_data.csv")
.dropDuplicates()
.na.drop()
// 数据分析和建模
// 将评价数据转换为Double类型
val ratingDFWithDouble = ratingDF.select(col("userId"), col("houseId"), col("rating").cast(DoubleType))
// 利用Spark SQL的协同过滤算法实现基于用户的推荐模型
import org.apache.spark.ml.recommendation._
val als = new ALS()
.setMaxIter(10)
.setRegParam(0.01)
.setUserCol("userId")
.setItemCol("houseId")
.setRatingCol("rating")
val alsModel = als.fit(ratingDFWithDouble)
// 为每个用户推荐房屋
val userRecs = alsModel.recommendForAllUsers(10)
// 输出结果
userRecs.show()
```
以上代码中,假设房屋数据和用户评价数据分别保存在house_data.csv和rating_data.csv文件中,数据格式如下:
- house_data.csv,包含房屋的面积、位置、价格、户型、装修等信息:
```
houseId,area,location,price,layout,decoration
1,100,北京市海淀区,10000,2室1厅1卫,简装
2,80,北京市朝阳区,8000,2室1厅1卫,精装
3,120,北京市海淀区,15000,3室2厅2卫,豪华装修
...
```
- rating_data.csv,包含用户对房屋的评分、评论等信息:
```
userId,houseId,rating,comment
1,1,4.5,很好
1,2,3.5,一般
2,1,5.0,非常好
2,3,4.0,还不错
...
```
代码中首先读取数据并进行清洗和处理,然后利用Spark SQL的ALS算法实现基于用户的推荐模型,为每个用户推荐10个房屋。最后输出推荐结果。
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