# Weibo_UsersRecommend
使用Spark GraphX基于PageRank算法构建一个仿微博用户好友的分布式推荐系统。
项目介绍以及说明:
[构建分布式微博好友推荐系统](https://blog.csdn.net/qq_37142346/article/details/82079374)
## 注意事项
1. 代码中文件的路径用户可以修改为自己数据所处的位置。
2. 需要启动hadoop集群,这里使用了hadoop2.5.0-cdh5.3.6。
3. 代码执行顺序:首先执行DataFormatUtil工具类进行数据清洗处理;然后执行CollectNeighborIds计算用户二级邻居;执行SortIdsByPageRank文件对用户二级邻居进行rank评分,并且进行排序;RecommendTop5User实现用户Top5好友的推荐。
4. 系统目录下的数据:relation.txt与secondIds.txt为测试数据。userrelation.txt与usersecondIds.txt为系统开发所用的数据。还有部分数据需要存储在HDFS文件系统中,需要注意。
5. 该项目使用Scala语言开发。
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温馨提示
【资源说明】 基于Scala+Spark+PageRank算法构建仿微博用户好友的分布式推荐系统源码+详细文档+全部数据资料 高分项目.zip 【备注】 1、该项目是个人高分项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
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基于Scala+Spark+PageRank算法构建仿微博用户好友的分布式推荐系统源码+详细文档+全部数据资料 高分项目.zip (15个子文件)
Weibo_UsersRecommend-master
RecommendTop5User.scala 926B
relation.txt 53B
hanhan_usersecondIds.txt 279KB
SortIdsByPageRank.scala 2KB
GraphNeighborUtil.scala 2KB
usersecondIds.txt 121KB
DataFormatUtil.scala 1KB
userrelation.txt 22.7MB
HashSetUtil.scala 508B
GraphxUtil.scala 712B
FileUtil.scala 1KB
README.md 960B
secondIds.txt 6B
CollectNeighborIds.scala 2KB
171265889347208773632.zip 416B
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