基于spark的个性化推荐
时间: 2023-10-11 08:12:10 浏览: 57
基于Spark的个性化推荐可以使用ALS(交替最小二乘)算法。在R中,你可以使用sparklyr包来进行这种推荐。首先,你需要获取用户对电影的预测评分。你可以使用transform方法来获取预测评分。具体来说,你可以参考Spark官方文档中关于协同过滤的部分,该文档可以通过以下链接获取:http://spark.apache.org/docs/latest/ml-collaborative-filtering.html。一旦你获得了预测评分,你就可以计算出RMSE(均方根误差)等度量指标来评估模型的性能。如果你想使用较小的数据集进行推荐,你可以考虑使用recommenderlab包。然而,如果你的数据集较大,推荐使用Spark进行计算。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于Spark ALS算法的个性化推荐](https://blog.csdn.net/wzgl__wh/article/details/80369907)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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