基于用户的SparkALS推荐系统和数据源

基于用户的SparkALS推荐系统，内还有测试数据100万，按照流程跑模型不是问题。下载后请看教程链接https://mp.csdn.net/postedit/84548711

package com.wozaijia.sparkALS.UserCF;

import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.mllib.recommendation.MatrixFactorizationModel;
import org.apache.spark.mllib.recommendation.Rating;
import scala.Tuple2;

public class SparkALSRMSE {
    /**
     * RMSE：均方根误差
     * 根据模型mode计算data的平均均方根误差
     */
    public static double computeRMSEAverage（MatrixFactorizationModel model JavaRDD data long n） {
        //map（d -> new Tuple2<>（d.user（）d.product（）））;将predictionData预测数据转换成二元组形式，以便训练使用
        //通过模型对数据进行预测
        JavaRDD jddRat = model.predict（JavaPairRDD.fromJavaRDD（data.map（d -> new Tuple2<>（d.user（） d.product（）））））;
        JavaPairRDD pre = JavaPairRDD.fromJavaRDD（jddRat.map（f -> new Tuple2<>（f.user（） + “_“ + f.product（） f.rating（））））;
        //原值
        JavaPairRDD rea = JavaPairRDD.fromJavaRDD（data.map（f -> new Tuple2<>（f.user（） + “_“ + f.product（） f.rating（））））;
        //预测值和原值内连接，相当于SQL中的内联
        JavaRDD> d = pre.join（rea）.values（）;
        //计算方差并返回计算结果
        return d.map（f -> Math.pow（f._1 - f._2 2））.reduce（（a b） -> a + b） / n;
    }
}

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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