在当今数字化时代，视频平台如YouTube等，通过推荐系统为用户提供个性化的视频推荐，这些推荐基于用户之前的观看历史。本文将探讨如何使用PySpark的MLIB库构建一个简单的推荐系统。将使用著名的Movie Lens数据集来构建一个电影推荐引擎，帮助用户根据其他观众的喜好选择电影。
推荐系统的类型
在深入实现之前，了解推荐系统的类型对于区分不同系统至关重要。主要有两种类型的推荐系统：基于内容的过滤和协同过滤。基于内容的过滤侧重于物品本身的特性，例如在亚马逊购买手机时，系统会根据手机的功能和价格推荐相似产品。而协同过滤则基于用户之间的推荐，依据之前的反馈和选择，例如亚马逊的“常一起购买的商品”功能。
数据集介绍
将使用Movie Lens数据集，这个数据集在构建推荐系统时的地位类似于机器学习中的IRIS或MNIST数据集。数据集包含以下列：电影ID（每部电影的唯一标识符），评分（用户对每部电影的评分，最高5分，最低1分），用户ID（给电影评分的每个用户的唯一标识符）。
构建电影推荐引擎
from pyspark.sql import SparkSession
spark_rec = SparkSession.builder.appName('recommendation_system').getOrCreate()
首先，导入SparkSession模块，并创建一个名为“推荐系统”的Spark会话。接下来，将使用PySpark的read.csv函数读取Movie Lens数据集，并设置inferSchema和header为True。
协同过滤在推荐系统中的应用
PySpark实现协同过滤
from pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator
from pyspark.ml.recommendation import ALS