Spark推荐引擎：基于交替最小二乘法的音乐偏好分析与个性化推荐

计算机综合实验主要围绕推荐引擎的大数据分析应用展开，目标是通过利用Spark和Scala技术来构建一个个性化音乐推荐系统。该系统旨在解决在互联网音乐平台中如何根据用户的行为数据，尤其是收听历史，预测用户可能喜欢的音乐家或歌曲，从而提高用户体验和平台粘性。 Spark推荐引擎项目的任务描述着重于协同过滤算法，具体使用了Spark MLlib库中的交替最小二乘法(Alternating Least Squares, ALS)，这是一种用于推荐系统的矩阵分解算法。ALS能够有效地处理大规模数据，通过分析用户对不同音乐家的喜好程度，生成个性化的推荐列表。 数据集的核心组成部分包括三个文件： 1. **artist_data.txt**：存储了音乐家的ID和名称。由于Spark MLlib要求用户和产品ID为数值型，且是32位无符号整数，因此所有超过Integer.MAX_VALUE的ID被视为无效。数据需要进行预处理，确保ID转换为合适的格式。 2. **artist_alias.txt**：这个文件用于处理拼写错误或非标准的音乐家ID，将它们映射到标准ID，以确保数据的一致性和准确性。 3. **user_artist_data.txt**：记录了用户与音乐家的交互数据，包括用户ID、音乐家ID和收听次数。这部分数据对于推荐算法至关重要，反映了用户的音乐偏好。 在数据预处理阶段，对artist_data.txt的处理尤其关键。文件中的数据格式是制表符分隔，需要通过`span()`函数解析，将每一行分割成艺术家ID和名字两部分。同时，需要处理异常情况，如没有制表符的行或意外的换行符，这可能导致解析错误。为了简化代码并避免重复解析，可以使用`flatMap()`函数将可能的异常行过滤掉，只保留有效的数据。 整个实验涉及到了数据分析的基本步骤，如数据清洗、数据转换以及使用分布式计算框架Spark进行大规模数据处理。通过实施此项目，参与者将能够深入理解推荐系统背后的理论和实践，同时增强对Spark编程和Scala语言的理解，特别是在处理大数据场景下的算法实现和优化。