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Spark机器学习实战 (十二) - 推荐系统实战
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本文详细介绍Spark MLlib,涵盖其概述、数据结构及应用场景。MLlib是基于Spark Core的机器学习库,提供高效算法实现与优化计算。内容包括本地与分布式矩阵、向量等数据结构,以及RDD和DataFrame两种API的区别。自Spark 2.0起,基于DataFrame的API成为主要推荐方式。文中还探讨了MLlib在海量数据分析(如房价预测)和实时机器学习系统(如推荐系统)中的应用,并列举具体算法与工具。
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由于本人今年毕业,为完成毕设特地想着实现一个简单的推荐系统设计,思来想去,小电影不就是很好的切入点嘛! 于是诞生该项目,将会一步步带着大家实现一个自己的电影推荐系统.
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