Scala ALS类代码示例

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本文整理汇总了Scala中org.apache.spark.ml.recommendation.ALS类的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Scala ALS类的具体用法？Scala ALS怎么用？Scala ALS使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的类代码示例或许可以为您提供帮助。

在下文中一共展示了ALS类的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于我们的系统推荐出更棒的Scala代码示例。

示例1: ALSModeling

//设置package包名称以及导入依赖的类
package com.spark.recommendation

import java.util

import com.spark.recommendation.FeatureExtraction.{Rating, parseRating}
import org.apache.spark.ml.evaluation.RegressionEvaluator
import org.apache.spark.ml.recommendation.ALS
import org.apache.spark.sql.{Row, DataFrame, DataFrameWriter}


object ALSModeling {

  def createALSModel() {
    val ratings = FeatureExtraction.getFeatures();

    val Array(training, test) = ratings.randomSplit(Array(0.8, 0.2))
    println(training.first())

    // Build the recommendation model using ALS on the training data
    val als = new ALS()
      .setMaxIter(5)
      .setRegParam(0.01)
      .setUserCol("userId")
      .setItemCol("movieId")
      .setRatingCol("rating")

    val model = als.fit(training)
    println(model.userFactors.count())
    println(model.itemFactors.count())

    val predictions = model.transform(test)
    println(predictions.printSchema())

    val evaluator = new RegressionEvaluator()
      .setMetricName("rmse")
      .setLabelCol("rating")
      .setPredictionCol("prediction")
    val rmse = evaluator.evaluate(predictions)

    println(s"Root-mean-square error = $rmse")
  }

  def main(args: Array[String]) {
    createALSModel()
  }

}

开发者ID:PacktPublishing，项目名称:Machine-Learning-with-Spark-Second-Edition，代码行数:48，代码来源:ALSModeling.scala

注：本文中的org.apache.spark.ml.recommendation.ALS类示例整理自Github/MSDocs等源码及文档管理平台，相关代码片段筛选自各路编程大神贡献的开源项目，源码版权归原作者所有，传播和使用请参考对应项目的License；未经允许，请勿转载。