云计算ALS算法推荐
程序员文章站
2022-08-13 15:01:41
云计算ALS算法推荐。
package zqr.com;
import breeze.optimize.linear.LinearProgram;
import org.apache...
云计算ALS算法推荐。
package zqr.com; import breeze.optimize.linear.LinearProgram; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.mllib.recommendation.ALS; import org.apache.spark.mllib.recommendation.MatrixFactorizationModel; import scala.Tuple2; import org.apache.spark.mllib.recommendation.Rating; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import java.util.*; public class AlsAddFp { public static String k=""; public static Mapmap=new HashMap<>(); public static SetNotbygoods=new HashSet(); public static Setbygoods=new HashSet(); public static Map md=new HashMap(); public static List d=new ArrayList(); public static void main(String args []) { // 输入用户id System.out.println("输入用户id:"); Scanner scan=new Scanner(System.in); String number=scan.nextLine(); SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("Spark WordCount written by Java").setMaster("local"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); // 其底层实际上就是Scala的SparkContext // // // 加载并解析数据 // String path = "/usr/local/spark/data/mllib/sample_fpgrowth.txt"; // // JavaRDD data = sc.textFile(path); // data.collect().forEach(System.out::println); // // // JavaRDD> data_deal=data.map(x->{ // // String arr[]=x.split(" "); // String vaule=""; // if(map.containsKey(arr[0])){ // for(int i=1;i entry : map.entrySet()) { // //Map.entry 映射项(键-值对) 有几个方法:用上面的名字entry // //entry.getKey() ;entry.getValue(); entry.setValue(); // //map.entrySet() 返回此映射中包含的映射关系的 Set视图。 // System.out.println("----------------------->>>>"+entry.getKey()+","+entry.getValue()); // } // ////======================================================================================================================= // // // Map> mp=new HashMap>(); // // // for (Map.Entry entry : map.entrySet()) { // Mapcharacter=new HashMap(); // //Map.entry 映射项(键-值对) 有几个方法:用上面的名字entry // //entry.getKey() ;entry.getValue(); entry.setValue(); // //map.entrySet() 返回此映射中包含的映射关系的 Set视图。 // k=entry.getKey().toString(); // String []arr=entry.getValue().split(" "); // for(String s:arr){ // if(character.containsKey(s)&&s.length()>0){ // int value=character.get(s); // character.put(s,value+1); // }else if(s!=" "&&s.length()>0){ // character.put(s,1); // } // } // System.out.println("key= " + entry.getKey() + " and value= " // + entry.getValue()); // mp.put(k,character); // } // // for (Map.Entry> entry : mp.entrySet()) { // //Map.entry 映射项(键-值对) 有几个方法:用上面的名字entry // //entry.getKey() ;entry.getValue(); entry.setValue(); // //map.entrySet() 返回此映射中包含的映射关系的 Set视图。 // System.out.println("----------------------->>>>"+entry.getKey()+","+entry.getValue()); // for(Map.Entry entr : entry.getValue().entrySet()) { // String str = entry.getKey()+","+entr.getKey()+","+entr.getValue()+"\n"; // // System.out.println(str); // // FileOutputStream fos = null; // try { // fos = new FileOutputStream("/home/zqr/桌面/file",true); // } catch (FileNotFoundException e) { // e.printStackTrace(); // } // //true表示在文件末尾追加 // try { // fos.write(str.getBytes()); // } catch (IOException e) { // e.printStackTrace(); // } // } // } //======================================================================================================================= //======================================================================================================================= sc.setLogLevel("WARN"); JavaRDD data1 = sc.textFile("/home/zqr/桌面/file"); // JavaRDD>> ratings = data1.map(s -> { // Map> m=new HashMap>(); // String[] sarray = s.split(","); // Map mm=new HashMap(); // mm.put(sarray[1],Integer.parseInt(sarray[2])); // m.put(sarray[0],mm); // return m; // }); JavaRDD ratings = data1.map(s -> { String[] sarray=s.split(","); int i=0; if(sarray[0]!=null) { byte[] gc = sarray[1].getBytes(); i = (int) gc[0]; } if(!sarray[0].equals(number)){ Notbygoods.add(sarray[1]); // System.out.println("此处测试语句1!"+sarray[1]); }else{ bygoods.add(sarray[1]); // System.out.println("此处测试语句2!"+sarray[1]); } return new Rating(Integer.parseInt(sarray[0]), i, Integer.parseInt(sarray[2])); }); ratings.collect(); //============================================================================================ System.out.println(Notbygoods); System.out.println(bygoods); for(String f:Notbygoods){ md.put(f,""); } //2System.out.println(md.entrySet()); for(String h:bygoods){ if(md.containsKey(h)){ md.remove(h); } } //System.out.println(md.entrySet()); for (Map.Entry en : md.entrySet()) { //System.out.println(en.getKey() + ":" + en.getValue()); byte[] gc = en.getKey().getBytes(); int k = (int) gc[0]; d.add(k); } System.out.println("输出的list列表为:"+d); //===================================================================================== /** *使用ALS 构建推荐模型 */ // 隐性因子个数 int rank = 10; //迭代次数 int numIterations = 10; //lambda是ALS的正则化参数; MatrixFactorizationModel model = ALS.train(JavaRDD.toRDD(ratings), rank, numIterations, 0.01); System.out.println("model:"+model); // 评估评级数据模型 JavaRDD da=sc.parallelize(d); JavaRDD> userProducts = da.map(r -> new Tuple2<>(Integer.parseInt(number), r)); JavaPairRDD, Double> predictions = JavaPairRDD.fromJavaRDD( model.predict(JavaRDD.toRDD(userProducts)).toJavaRDD() .map(r -> new Tuple2<>(new Tuple2<>(r.user(), r.product()), r.rating())) ); //=================================================================================== System.out.println("打印predictions的值"); //predictions.collect().forEach(System.out::println); //===================================================================================== Map to=new TreeMap(); List list=predictions.collect(); for(Object x : list){ String string=x.toString(); String []arr=string.split("[,)(]"); String uid=arr[2]; String mid=arr[3]; double pfen=Double.parseDouble(arr[5]); if(uid.equals(number)){ to.put(mid,pfen); } } //转换成list进行排序 List> lil = new ArrayList>(to.entrySet()); // 排序 Collections.sort(lil, new Comparator>() { //根据value排序 public int compare(Map.Entry o1, Map.Entry o2) { double result = o1.getValue() - o2.getValue(); if(result < 0) return 1; else if(result == 0) return 0; else return -1; } }); List l=new ArrayList(); int num=0; for (Map.Entry entry : lil) { System.out.println(entry.getKey() + " " + entry.getValue()); l.add(entry.getKey().toString()); num++; if(num==3){ break; } } for(String x:l){ int s=Integer.parseInt(x); System.out.println((char)s); } } }
上一篇: 网络推广2014年最新渠道 QQ商家推广
下一篇: 折扣电商网站运营靠什么?