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Spark电商项目实例

于 2022-03-12 发布 文件大小:2.38 MB
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代码说明:

简单的spark流式处理,和用户数据特征分析

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  • dbscan-on-spark-master
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     数据挖掘时处理现在发展迅速的大量数据的科学技术,数据库研发改进技术,人工智能学习领域都有所涉及 基于Spark的频繁项集挖掘算法并行化研究我们从最经典的apriori算法进行实现,java语言完成。
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    spark下用协同求过滤算法进行电影推荐,可运行,注释全
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  • spark-fpgrowth
    Spark.mllib 提供并行FP-growth算法,这个算法属于关联规则算法【关联规则:两不相交的非空集合A、B,如果A=>B,就说A=>B是一条关联规则,常提及的{啤酒}-->{尿布}就是一条关联规则】,经常用于挖掘频度物品集。关于算法的介绍网上很多,这里不再赘述。主要搞清楚几个概念: 1)支持度support(A => B) = P(AnB) = |A n B| / |N|,表示数据集D中,事件A和事件B共同出现的概率; 2)置信度confidence(A => B) = P(B|A) = |A n B| / |A|,表示数据集D中,出现事件A的事件中出现事件B的概率; 3)提升度lift(A => B) = P(B|A):P(B) = |A n B| / |A| : |B| / |N|,表示数据集D中,出现A的条件下出现事件B的概率和没有条件A出现B的概率; 由上可以看出,支持度表示这条规则的可能性大小,而置信度表示由事件A得到事件B的可信性大小。 举个列子:10000个消费者购买了商品,尿布1000个,啤酒2000个,同时购买了尿布和啤酒800个。  1)
    2022-06-16 09:01:41下载
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    说明:  深入理解Spark核心技术书籍,书籍对spark进行了深入讲解,并对spark源码进行了剖析(In-depth understanding of Spark core technology books, books on Spark in-depth explanation, and analysis of spark source code)
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