推荐几个使用sparkR ALS的项目
推荐几个使用SparkR ALS的项目：
- 电影推荐系统：使用SparkR ALS算法可以构建一个个性化的电影推荐系统。该系统可以根据用户的历史观影记录和其他用户的评分数据，预测用户对未观看电影的喜好程度，并推荐相似类型的电影给用户。腾讯云的相关产品是腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）。
- 用户行为分析：使用SparkR ALS算法可以对用户的行为数据进行分析，例如购买记录、点击记录等。通过分析用户行为，可以了解用户的兴趣和偏好，从而优化产品推荐和个性化服务。腾讯云的相关产品是腾讯云大数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/emr）。
- 社交网络分析：使用SparkR ALS算法可以对社交网络中的用户关系进行分析，例如好友关系、关注关系等。通过分析社交网络，可以发现用户之间的影响力、社群结构等信息，为社交网络平台提供更好的推荐和社交功能。腾讯云的相关产品是腾讯云图数据库（https://cloud.tencent.com/product/tgdb）。
- 个性化广告推荐：使用SparkR ALS算法可以对广告投放进行个性化推荐。通过分析用户的兴趣和行为数据，可以预测用户对不同广告的点击率和转化率，并根据预测结果进行广告投放优化。腾讯云的相关产品是腾讯云广告智能优化平台（https://cloud.tencent.com/product/tao）。
- 电商推荐系统：使用SparkR ALS算法可以构建一个个性化的电商推荐系统。该系统可以根据用户的购买历史和浏览行为，预测用户对不同商品的喜好程度，并推荐相似类型的商品给用户。腾讯云的相关产品是腾讯云智能推荐引擎（https://cloud.tencent.com/product/rec）。
请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择适合的产品需根据实际需求进行评估。
相关·内容
1回答
我正在遵循sparkR的ALS示例： # Load training datamodel <- spark.als(training, maxIter = 5, regParam = 0.01, userCol = "userId",summary(model)
predictions <
浏览 34提问于2020-03-24得票数 1
1回答
遵循ALS示例spark <- sparkR.session(master = "yarn"，这个方法似乎是存在的，直接在它上面定义的summary()函数工作得很好。我尝试过使用Spark，2.1.0，2.1.1和2.2.0-r
浏览 1提问于2017-07-06得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在使用MLlib的矩阵分解向用户推荐项目。我有一个关于M=20百万用户和N=50k项目的隐式互动矩阵。在训练模型之后，我想为每个用户获得一个简短的推荐列表(例如200个)。我正在测试50个执行器，每个执行器都有8g的内存)。这可能是意料之中的，因为recommendProductsForUsers需要计算所有M*N用户-项目交互并获取每个用户的top。我会尝试使用更多的
浏览 16提问于2016-08-23得票数 9
1回答
如果我使用SparkR (而不是spark-submit)初始化星火会话，像这样.sparkR.session(queue = "queue_name")
但这似乎不管用。在SparkR中成功使用队列的唯一方法是使用不推荐的in
浏览 0提问于2018-02-05得票数 1
回答已采纳
我使用PredictionIO 0.9.6和模板进行协作过滤。我的数据集中的评分是介于1到10之间的数字。当我第一次使用模板(使用ALS.train)训练一个带有默认值的模型时，预测是可怕的，至少在主观上是如此。评分范围在60.0左右，但推荐似乎完全随机。但推荐与个人评分一致。PredictionIO以这种方式定义了显式和隐式之间的区别：
显式偏好(也称为“显式反馈”)，如用户对
浏览 13提问于2016-06-24得票数 1
1回答
用KNN从ALS模型中查找最近项
、、、、
我有这样的数据集： 1 678 0.5 3 908现在，我将在这个pyspark上运行ALS模型，以便使用协作过滤获得推荐。als = ALS(userCol= "cid_int", itemCol= "item_id", ratingCol= "score", rank=5,
浏览 6提问于2022-06-29得票数 0
回答已采纳
在Mahout中，支持使用API方法进行基于项目的推荐：但是在Spark Mllib中，看起来ALS内部的API可以获取推荐的产品，但userid必须通过以下方式提供：有没
浏览 1提问于2014-12-18得票数 8
我正在使用spark als.train()来构建我的用户项推荐系统。
问题是我想要涵盖更多的项目功能。所以，我需要输入7天的用户操作数据。但是als列车比只输入1天的数据更慢。那么，我是否可能只输入1天的数据，并比较其他运行(每次只输入1天)之间的相似之处？
浏览 0提问于2018-01-09得票数 1
我有一个模型： alpha=alpha)recRDD = model.recommendUsersForProducts(number_recs)
浏览 24提问于2017-03-09得票数 0
我正在使用下面的代码来获取ALS推荐：我想重用上一次运行中的用户和项目的特征向量。如何将这些值设置为初始点？
浏览 28提问于2018-12-22得票数 0
1回答
建议-所有推荐
、、
喂，df = sqlContext.createDataFrame(["user", "item", "rating"])
model = a
浏览 1提问于2016-02-01得票数 4
回答已采纳
我正在为一个正在工作的项目使用Spark的ALS推荐实现，并且围绕着它将如何处理规模进行了很多讨论。但不是事件的数量，产品目录中的项目数量。我担心的是，星火RowMatrix对象在分解任务()中可以处理的列数受到严格限制。显然，ALS以RDD的形式采用稀疏矩阵。sc.parallelize([(usr, itm, rtg), (usr2, itm2, rtg)])
浏览 2提问于2017-11-01得票数 0
回答已采纳
1回答
然后我使用了ALS.recommendation库。在用scala编写的代码中，我使用以下方法对模型进行了培训：我尝试使用以下指令检索u1的一些建议(u1, m4, 0.8540954252858661)(u1, m2, -0.1345521479521654)
如您所见，前两行显示推荐<
浏览 3提问于2016-12-02得票数 5
回答已采纳
1回答
当我发现ALS中的因子矩阵是随机初始化的，所以不同的运行会给出稍微不同的结果，使用它们的平均值可以得到更准确的结果，因此需要创建一个小的Pyspark推荐系统的集合。所以我对模型进行了2次训练->它给出了不同的模型ALS对象，但是当使用recommendForAllUsers()方法时，对于不同的模型给出了相同的<
浏览 0提问于2018-05-17得票数 1
回答已采纳
在对推荐系统的评分矩阵进行分解时，评分矩阵可以表示为P* t(Q)，其中P表示用户因素矩阵，Q表示项目因素矩阵。Q的维度可以写为秩*项数。我想知道Q矩阵中的值是否真的代表了什么，比如项目的权重？还有，有没有办法找出Q矩阵中的一些隐藏模式？
浏览 16提问于2017-07-20得票数 0
1回答
我遵循来构建一个推荐系统，我创建ALS构造器很好 .setMaxIter(maxIterations) .setUserCol("user_id") .setRatingCol("rating")
val model = als.fit(trainDataevaluator.ev
浏览 3提问于2016-10-19得票数 0
回答已采纳
我试图建立基于电子商务用户历史的推荐人。有两种(可能更多)类型的事件:购买和查看。是否可以对给定项目的购买数量和视图进行汇总(采购和视图具有不同的权重)？还是我就这样混淆了用户的意图？
浏览 0提问于2017-01-24得票数 1
回答已采纳
3回答
我遵循了链接中给出的指南val ratings = spark.read.textFile("data/mllib/als/sample_movielens_ratings.txt")val als = new ALS
浏览 12提问于2016-12-20得票数 5
回答已采纳
我在我的Android 12项目中有许多导入的npm模块。一段时间前导入的那些很好，但是最近每一个新的都会出现错误。"ngx-scrollbar": "^8.0.0",import { NgScrollbarModuleNgScr
浏览 17提问于2022-07-31得票数 0
回答已采纳
2回答
火花项目相似推荐
、、、
我想使用spark's Mlib itemsimilarity构建一个推荐引擎，如本文所述，链接
但似乎火花不再有这个算法和一些论坛建议我使用ALS，但请澄清项目相似从火花或任何其他改变本土？我想索引我的指标到搜索引擎，我发现火花项目相似性最适合我。请指点。
浏览 0提问于2016-11-01得票数 2
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
腾讯会议活动推荐
腾讯云开发者
