文件名称:
dsc-4-39-06-building-recommendation-system-als-pyspark-seattle-ds-career-040119-源码
开发工具:
文件大小: 850kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-11
详细说明：在PySpark中构建推荐系统-实验室
介绍
在最后一个实验中，我们将在Spark编程环境中使用ALS实现一个电影推荐系统。 Spark的机器学习libraray ml随附了非常有效的ALS算法，我们在上一课中已经介绍了该算法。 该实验室将要求您实践一下用于创建和操作pyspark DataFrame的Spark编程技能。 我们将通过逐步的过程逐步发展出使用ALS和pyspark的电影推荐系统，并使用我们在之前的实验中使用的MovieLens数据集。
注意：建议您为完成本实验而大量参考，因为它将引入一些新方法。
目标
你将能够：
表现出对如何将推荐系统用于在线服务/产品的个性化的理解
将数据集解析并过滤为Spark RDD，执行基本功能选择
通过可扩展的网格搜索运行简短的超参数选择活动
训练和评估推荐系统的预测性能
根据训练后的模型生成预测
建立推荐系统
我们已经看到推荐/推荐系统如何
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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