本项目基于JSP+Servlet+ajax+ECharts技术,利用Python爬取网页数据,并使用协同过滤和FP-Growth算法进行数据分析。
JSP+Servlet+ECharts+Python爬取数据实现协同过滤与FP-Growth算法
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项目包含:
完整可运行的Python代码
用于训练模型的示例数据集
代码结构解析:
数据加载: 从本地或分布式存储系统加载用户-物品评分数据。
模型训练: 使用ALS算法训练协同过滤模型,并设置相关参数,如隐式因子数量、正则化参数等。
推荐生成: 利用训练好的模型预测用户对未评分物品的评分,并推荐评分最高的物品。
模型评估: 使用评估指标,如均方根误差 (RMSE),评估模型的预测准确性。
运行环境:
Apache Spark集群
Python 3.x
Spark MLlib库
学习收益:
通过本实例,您将学习:
如何使用Python和Spark MLlib构建协同过滤推荐系统
ALS算法的原理和应用
Spark Yarn-Client模式的部署方法
推荐模型的评估方法
提示:
根据您的实际数据集调整代码中的参数
可视化推荐结果以获得更直观的洞察
立即开始:
克隆项目代码,并根据您的环境修改配置,即可体验ALS推荐算法的魅力!
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