基于Spark的电影推荐系统实现-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了基于Spark的电影推荐系统实现。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

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一、业务场景

受某视频网站委托，需开发一套基于Spark的大数据机器学习系统，应用协同过滤算法对网站客户进行电影推荐。

二、数据集说明

本案例所使用的数据集说明如下：
评分数据集：/data/dataset/ml/movielens/ratings.csv
电影数据集：/data/dataset/ml/movielens/movies.csv

三、操作步骤

阶段一、启动HDFS、Spark集群服务和zeppelin服务器

1、启动HDFS集群
在Linux终端窗口下，输入以下命令，启动HDFS集群：

1.	$ start-dfs.sh

2、启动Spark集群
在Linux终端窗口下，输入以下命令，启动Spark集群：

1.	$ cd /opt/spark
2.	$ ./sbin/start-all.sh

3、启动zeppelin服务器
在Linux终端窗口下，输入以下命令，启动zeppelin服务器：

1.	$ zeppelin-daemon.sh start

4、验证以上进程是否已启动
在Linux终端窗口下，输入以下命令，查看启动的服务进程：

1.	$ jps

如果显示以下6个进程，则说明各项服务启动正常，可以继续下一阶段。

1.	2288 NameNode
2.	2402 DataNode
3.	2603 SecondaryNameNode
4.	2769 Master
5.	2891 Worker
6.	2984 ZeppelinServer

阶段二、准备案例中用到的数据集

1、将本案例要用到的数据集上传到HDFS文件系统的”/data/dataset/ml/“目录下。在Linux终端窗口下，输入以下命令：

1.	$ hdfs dfs -mkdir -p /data/dataset/ml
2.	$ hdfs dfs -put /data/dataset/ml/movielens /data/dataset/ml/

2、在Linux终端窗口下，输入以下命令，查看HDFS上是否已经上传了该数据集：

1.	$ hdfs dfs -ls /data/dataset/ml/movielens

这时应该看到movielens目录及其中的训练数据集已经上传到了HDFS的”/data/dataset/ml/“目录下。

阶段三、对数据集进行探索和分析

1、新建一个zeppelin notebook文件，并命名为movie_project。
2、先导入案例中要用到的机器学习库。在notebook单元格中，输入以下代码：

1.	// 导入相关的包
2.	import org.apache.spark.mllib.evaluation.RankingMetrics
3.	import org.apache.spark.ml.evaluation.RegressionEvaluator
4.	import org.apache.spark.ml.recommendation.ALS
5.	import org.apache.spark.ml.tuning.{ParamGridBuilder, CrossValidator}
6.	import org.apache.spark.sql.functions._
7.	import org.apache.spark.sql.types._
8.	import spark.implicits._

同时按下【Shift+Enter】键，执行以上代码，输出内容如下：

import org.apache.spark.mllib.evaluation.RankingMetrics
import org.apache.spark.ml.evaluation.RegressionEvaluator
import org.apache.spark.ml.recommendation.ALS
import org.apache.spark.ml.tuning.{ParamGridBuilder, CrossValidator}
import org.apache.spark.sql.functions.
import org.apache.spark.sql.types.
import spark.implicits._

3、加载数据集。在notebook单元格中，输入以下代码：

1.	// 加载数据。因为不需要timestamp列，因此立即删除它
2.	val file = "hdfs://localhost:9000/data/dataset/ml/movielens/ratings.csv"
3.	    　
4.	val ratingsDF1 = spark.read.option("header", "true").
5.	                            option("inferSchema", "true").
6.	                            csv(file).
7.	                            drop("timestamp")
8.	    　
9.	ratingsDF1.count
10.	ratingsDF1.printSchema

同时按下【Shift+Enter】键，执行以上代码，输出内容如下：

file: String = /data/spark_demo/movielens/ratings.csv
ratingsDF1: org.apache.spark.sql.DataFrame = [userId: int, movieId: int … 1 more field]
res97: Long = 100836
root
  |— userId: integer (nullable = true)
  |— movieId: integer (nullable = true)
  |— rating: double (nullable = true)

由以上输出内容可以看出，该数据集共有3个字段，分别是用户id、电影id和该用户对该电影的评分。

4、查看前5条数据。在notebook单元格中，输入以下代码：

1.	ratingsDF1.show(5)

同时按下【Shift+Enter】键，执行以上代码，输出内容如下：
基于Spark的电影推荐系统实现

5、对数据进行简单统计。在notebook单元格中，输入以下代码：

1.	// 看看被评分的电影总共有多少部：
2.	ratingsDF1.select("movieId").distinct().count
3.	    　
4.	// 看看有多少用户参与评分：
5.	ratingsDF1.select("userId").distinct().count

同时按下Shift+Enter键，执行以上代码，输出内容如下：

Long = 9724
Long = 610

由以上输出内容可以看出，该评分数据集中，参与的用户有610名，被评论的电影有9724部。

6、快速检查谁是活跃的电影评分者。在notebook单元格中，输入以下代码：

1.	// 快速检查谁是活跃的电影评分者
2.	val ratingsByUserDF = ratingsDF1.groupBy("userId").count()
3.	ratingsByUserDF.orderBy($"count".desc).show(10)

同时按下【Shift+Enter】键，执行以上代码，输出内容如下：
基于Spark的电影推荐系统实现

由以上输出内容可以看出，参与度最高用的用户其id是414。

7、分析每部电影的最大评分数量。在notebook单元格中，输入以下代码：

1.	// 分析每部电影的最大评分数量
2.	val ratingsByMovieDF = ratingsDF1.groupBy("movieId").count()
3.	ratingsByMovieDF.orderBy($"count".desc).show(10)

同时按下【Shift+Enter】键，执行以上代码，输出内容如下：
基于Spark的电影推荐系统实现

由以上输出内容可以看出，评价数超过300的电影有三部，其中评价数最多的电影其id是356。

8、数据拆分，将原始数据集拆分为训练集和测试集，其中训练集占80%，测试集占20%。在notebook单元格中，输入以下代码：

1.	// 为训练和测试准备数据
2.	val Array(trainingData, testData) = ratingsDF1.randomSplit(Array(0.8, 0.2))

同时按下【Shift+Enter】键，执行以上代码，输出内容如下：

trainingData: org.apache.spark.sql.Dataset[org.apache.spark.sql.Row] = [userId: int, movieId: int … 1 more field]
testData: org.apache.spark.sql.Dataset[org.apache.spark.sql.Row] = [userId: int, movieId: int … 1 more field]

9、Spark实现了ALS算法(Alternating Least Square)，这一步建立ALS的实例。在notebook单元格中，输入以下代码：

1.	// 建立ALS的实例
2.	val als = new ALS().setRank(12).
3.	                    setMaxIter(10).
4.	                    setRegParam(0.03).
5.	                    setUserCol("userId").
6.	                    setItemCol("movieId").
7.	                    setRatingCol("rating")

同时按下【Shift+Enter】键，执行以上代码，输出内容如下：

als: org.apache.spark.ml.recommendation.ALS = als_10a2c5c69e40

10、训练模型，并设置模型的冷启动策略。在notebook单元格中，输入以下代码：

1.	// 训练模型
2.	val model = als.fit(trainingData)
3.	    　
4.	// 从Spark 2.2.0开始，可以将coldStartStrategy参数设置为drop，以便删除包含NaN值的预测的DataFrame中的任何行。
5.	// 然后将在非nan数据上计算评估度量，该度量将是有效的。
6.	model.setColdStartStrategy("drop")

同时按下【Shift+Enter】键，执行以上代码，输出内容如下：

model: org.apache.spark.ml.recommendation.ALSModel = als_10a2c5c69e40
res169: model.type = als_10a2c5c69e40

11、执行预测，并查看预测结果。在notebook单元格中，输入以下代码：

1.	// 执行预测
2.	val predictions = model.transform(testData)
3.	    　
4.	// 查看预测结果
5.	predictions.sort("userId").show(10)

同时按下【Shift+Enter】键，执行以上代码，输出内容如下：
基于Spark的电影推荐系统实现

由以上输出内容可以看出，rating列为标签列，prediction为预测结果列。

12、有的预测值为NaN(非数字)，这会影响到rmse的计算，因些需要先删除结果集中的NaN值。在notebook单元格中，输入以下代码：

1.	val predictions_dropNaN = predictions.na.drop(Array("prediction"))
2.	predictions_dropNaN.count

同时按下【Shift+Enter】键，执行以上代码，输出内容如下：

predictions_dropNaN: org.apache.spark.sql.DataFrame = [userId: int, movieId: int … 2 more fields]
res178: Long = 19333

由以上输出内容可以看出，删除prediction列具有NaN值的记录以后，结果集中还有19333条记录。

13、设置一个评估器（evaluator）来计算RMSE度量指标。在notebook单元格中，输入以下代码：

1.	// 设置一个评估器（evaluator）来计算RMSE度量指标
2.	val evaluator = new RegressionEvaluator().setMetricName("rmse").
3.	                                          setLabelCol("rating").
4.	                                          setPredictionCol("prediction")
5.	    　
6.	val rmse = evaluator.evaluate(predictions_dropNaN)
7.	println(s"Root-mean-square error = ${rmse}")

同时按下【Shift+Enter】键，执行以上代码，输出内容如下：

evaluator: org.apache.spark.ml.evaluation.RegressionEvaluator = regEval_7943cc497104
rmse: Double = 1.017470307395966
Root-mean-square error = 1.017470307395966

由以上输出内容可以看出，根均方差(rmse)值为

1.017470307395966

14、使用ALSModel来执行推荐。在notebook单元格中，输入以下代码：

1.	// 为所有用户推荐排名前五的电影
2.	model.recommendForAllUsers(5).show(false)

同时按下【Shift+Enter】键，执行以上代码，输出内容如下：

基于Spark的电影推荐系统实现

15、为每部电影推荐top 3个用户。在notebook单元格中，输入以下代码：

1.	// 为每部电影推荐top 3个用户
2.	val recMovies = model.recommendForAllItems(3)
3.	recMovies.show(5,false)

同时按下【Shift+Enter】键，执行以上代码，输出内容如下：
基于Spark的电影推荐系统实现

由以上输出内容可以看出，为每部电影推荐前3个用户。但是不好的一点是，我们只能看到电影的id，而不是电影的名称。

16、读取电影数据集，这样就能看到电影标题了。在notebook单元格中，输入以下代码：

1.	// 读取电影数据集，这样就能看到电影标题了
2.	val moviesFile = "hdfs://localhost:9000/data/dataset/ml/movielens/movies.csv"
3.	val moviesDF = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv(moviesFile)
4.	    　
5.	val recMoviesWithInfoDF = recMovies.join(moviesDF, "movieId")
6.	recMoviesWithInfoDF.select("movieId", "title", "recommendations").show(5, false)

同时按下【Shift+Enter】键，执行以上代码，输出内容如下：
基于Spark的电影推荐系统实现

由以上输出内容可以看出，现在每部电影的id和名称都是可见的了。

17、使用CrossValidator对ALS模型进行调优。在notebook单元格中，输入以下代码：

1.	// 使用CrossValidator对ALS模型进行调优
2.	val paramGrid = new ParamGridBuilder()
3.	                    .addGrid(als.regParam, Array(0.05, 0.15))
4.	                    .addGrid(als.rank, Array(12,20))
5.	                    .build
6.	    　
7.	val crossValidator=new CrossValidator()
8.	                        .setEstimator(als)
9.	                        .setEvaluator(evaluator)
10.	                        .setEstimatorParamMaps(paramGrid)
11.	                        .setNumFolds(3)
12.	    　
13.	// 打印出4个超参数组合
14.	crossValidator.getEstimatorParamMaps.foreach(println)

同时按下【Shift+Enter】键，执行以上代码，输出内容如下：

paramGrid: Array[org.apache.spark.ml.param.ParamMap] =
Array({
  als_10a2c5c69e40-rank: 12,
  als_10a2c5c69e40-regParam: 0.05
}, {
  als_10a2c5c69e40-rank: 20,
  als_10a2c5c69e40-regParam: 0.05
}, {
  als_10a2c5c69e40-rank: 12,
  als_10a2c5c69e40-regParam: 0.15
}, {
  als_10a2c5c69e40-rank: 20,
  als_10a2c5c69e40-regParam: 0.15
})
crossValidator: org.apache.spark.ml.tuning.CrossValidator = cv_efc8cf15a3ab
{
  als_10a2c5c69e40-rank: 12,
  als_10a2c5c69e40-regParam: 0.05
}
{
  als_10a2c5c69e40-rank: 20,
  als_10a2c5c69e40-regParam: 0.05
}
{
  als_10a2c5c69e40-rank: 12,
  als_10a2c5c69e40-regParam: 0.15
}
{
  als_10a2c5c69e40-rank: 20,
  als_10a2c5c69e40-regParam: 0.15
}

由以上输出内容可以看出，共打印了四组参数组合。

18、使用找到的最优模型来再次进行预测，并对预测结果进行评估。在notebook单元格中，输入以下代码：

1.	//这需要一段时间才能完成超过10个实验
2.	val cvModel = crossValidator.fit(trainingData)
3.	
4.	// 执行预测并删除空值
5.	val predictions2 = cvModel.transform(testData).na.drop
6.	    　
7.	val evaluator2 = new RegressionEvaluator()
8.	                      .setMetricName("rmse")
9.	                      .setLabelCol("rating")
10.	                      .setPredictionCol("prediction")
11.	    　
12.	val rmse2 = evaluator2.evaluate(predictions2)

同时按下【Shift+Enter】键，执行以上代码，输出内容如下：

cvModel: org.apache.spark.ml.tuning.CrossValidatorModel = cv_efc8cf15a3ab
predictions2: org.apache.spark.sql.DataFrame = [userId: int, movieId: int … 2 more fields]
evaluator2: org.apache.spark.ml.evaluation.RegressionEvaluator = regEval_4dd08e13c0e9
rmse2: Double = 0.9471342462991672

由以上输出内容可以看出，rmse2的值要低于rmse1，预测结果相比之前更加准确。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-479673.html

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