【免费】基于Spark、PythonFlask和MovieLensdataset的在线电影推荐系统.zip

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标题中的“基于Spark、Python Flask和MovieLens dataset的在线电影推荐系统”揭示了这个项目是构建一个使用大数据处理工具Spark，Web开发框架Python Flask，并基于MovieLens数据集的电影推荐服务。下面将详细阐述这三个主要知识点。 1. Spark：Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，它提供了快速、通用和可扩展的数据处理能力。Spark的核心特性是支持内存计算，这使得它在处理大规模数据时比传统的Hadoop MapReduce更快。在本项目中，Spark可能被用来处理和分析用户的历史观影行为数据，通过计算相似度或协同过滤算法生成推荐。 2. Python Flask：Flask是一个轻量级的Web服务程序框架，它基于Werkzeug WSGI工具包和Jinja2模板引擎。在电影推荐系统中，Flask用于构建前端界面和后端接口。用户可以通过Web界面浏览电影、查看推荐，而Flask负责接收这些请求，与后端数据库或Spark处理结果进行交互，返回相应的响应。 3. MovieLens dataset：MovieLens是GroupLens Research提供的一个电影评级数据集，常用于推荐系统的研究和实验。数据集包含用户对电影的评分、时间戳等信息，可用于训练推荐模型。在这个项目中，MovieLens数据集可能被用作输入数据，通过Spark进行预处理，然后用于训练推荐算法，如基于用户的协同过滤或基于物品的协同过滤。 4. 项目结构与流程： - 项目可能包含`app.py`，这是Flask应用的主入口，定义了路由和视图函数。 - 可能有`models.py`，其中定义了推荐系统的算法模型，如UserBasedCollaborativeFiltering或ItemBasedCollaborativeFiltering。 - `data`目录下可能包含预处理后的MovieLens数据集，以及处理数据的脚本。 - `static`和`templates`目录分别存储静态资源（如CSS、JS文件）和HTML模板，用于构建用户界面。 - `requirements.txt`列出项目所需的Python库和版本。 - `README.md`文件通常会提供项目介绍、运行指南和可能的依赖库安装说明。 5. 运行与交互： - 用户通过浏览器访问Flask应用，登录或注册账户。 - 用户可以浏览电影，给出评分，系统实时更新并存储用户行为数据。 - Spark后台定期或实时处理新数据，更新推荐模型。 - 推荐结果通过Flask接口返回给前端，展示给用户个性化的电影推荐列表。这个项目结合了大数据处理、Web开发和推荐系统技术，为学习和实践这些技能提供了很好的平台。通过阅读和理解源代码，开发者可以深入理解如何在实际场景中应用这些技术。

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基于Spark、Python Flask和MovieLens dataset的在线电影推荐系统.zip （11个子文件）

content_ok

app.py 2KB

Building_Running_web_service.ipynb 21KB

learning-to-rank-with-implicit-matrix

implicit-matrix.ipynb 21KB

download.sh 130B

README.md 597B

server.py 1KB

user_ratings.file 54B

.gitignore 9B

engine.py 5KB

README.md 3KB

building-recommender.ipynb 46KB

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# Chinese-Spark-movie-lens 基于Spark、Python Flask和MovieLens dataset的在线电影推荐系统 ## 项目简介 - 适合初学者学习如何搭建一个推荐系统 --- # 基于Spark和Flask实现一个可扩展的在线电影推荐系统这个Apache Spark教程将指导您逐步了解如何使用Spark的Alternating Least Saqures（交替最小二乘法，ALS）实现的协同过滤来基于[MovieLens数据集](https://grouplens.org/datasets/movielens/)构建电影推荐系统。这个教程分为两部分。第一部分是关于加载和解析电影和评分数据进入到Spark RDDs。第二部分是构建和使用这个推荐系统并且在线持续的使用它。可以单独使用本教程构建基于MovieLens数据集的影片推荐模型。第一部分中关于如何将ALS与MovieLens数据集一起使用的大多数代码来自我对 CS100.1x Introduction to Big Data with Apache Spark by Anthony D. Joseph on edX 中提出的练习题之一的解决方案，该解决方案自2014年起在Spark Summit上公开发布。从那时起，我添加了一些小修改已使用更大的数据集，然后编写有关如何存储和重新加载模型以供以后使用的代码，最后使用Flask进行Web服务。在任何情况下，此算法与此数据集的使用并不是新的，这是因为我们强调最终会在在线的环境中使用模型，以及如何在不同的情况下使用它。但我真的受到了解决该课程中提出练习的启发，我强烈建议你学习它。在那里你将学习到不仅有ALS，还有许多其它的Spark算法。本教程的第二部分是解释如何使用Python/Flask在Spark模型之上构建Web服务的部分。通过这样做，您将能够开发完整的在线电影推荐服务。 ## Part 1：[构建推荐系统](building-recommender.ipynb) ## Part 2：[构建和运行web服务](Building_Running_web_service.ipynb) ## 快速开始 ``` // 首先要进入Spark安装目录中的bin文件夹中 D:\spark\spark-2.3.3-bin-hadoop2.7\bin\spark-submit server.py ``` ## 相关内容 - 【1】[Win10的Spark + Python Flask环境搭建](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MzIwNDI1MQ==&mid=2650120932&idx=5&sn=fa924c8677411661a31df945b330c028&chksm=f474ba90c303338678dcd26edd5707d667c4bbe4a93b1f4e33591892cd858fd2da8db988be38&mpshare=1&scene=23&srcid=0117k0pBqKT5ucoXacbBHMfW&client=tim&ADUIN=278793087&ADSESSION=1517886579&ADTAG=CLIENT.QQ.5537_.0&ADPUBNO=26752#rd) - 【2】在线图书推荐系统的实现含源码（协同过滤） - 【3】 [Spark中ALS的实现原理](https://github.com/endymecy/spark-ml-source-analysis/blob/master/%E6%8E%A8%E8%8D%90/ALS.md) - 【4】 [糖豆推荐系统第一期开发与评估报告 - ventlam的文章 - 知乎](https://zhuanlan.zhihu.com/p/24945454) --- # 关注隐式反馈探索了一些隐式反馈做推荐的方法。 1. [为什么一定要重视隐式反馈？](https://mp.weixin.qq.com/s/lidie27y4obx4St3uHb8CA) 1. [使用矩阵分解找到相似歌曲](https://github.com/ictar/python-doc/blob/master/Science%20and%20Data%20Analysis/%E4%BD%BF%E7%94%A8%E7%9F%A9%E9%98%B5%E5%88%86%E8%A7%A3%E6%89%BE%E5%88%B0%E7%9B%B8%E4%BC%BC%E6%AD%8C%E6%9B%B2.md) 1. [PySpark推荐模型之基于隐式反馈的矩阵分解ALS](https://mp.weixin.qq.com/s/_WtLf6JONPGKP6RoAszInw)