Spark机器学习HelloWorld系列（一）音乐推荐_spark音乐推荐系统

Spark机器学习HelloWorld系列（一）个性化推荐

一、数据集准备

本教程使用的是数据集是LAST.FM的音乐推荐数据，数据集包括2个文件：

1.用户文件：usersha1-profile.tsv
数据列为：

user-mboxsha1 \t gender ('m'|'f'|empty) \t age (int|empty) \t country (str|empty) \t signup (date|empty)
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示例数据：

用户ID                                    性别 年龄  国籍          注册日期
000063d3fe1cf2ba248b9e3c3f0334845a27a6bf    m    19    Mexico    Apr 28, 2008
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2.用户播放记录：usersha1-artmbid-artname-plays.tsv:

数据列为：

 user-mboxsha1 \t musicbrainz-artist-id \t artist-name \t plays
1

示例数据：

用户ID  艺术家ID 艺术家名称 播放次数
000063d3fe1cf2ba248b9e3c3f0334845a27a6bf    af8e4cc5-ef54-458d-a194-7b210acf638f    cannibal corpse    48
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数据集下载地址：

http://www.dtic.upf.edu/~ocelma/MusicRecommendationDataset/lastfm-360K.html

二、数据集上传到HDFS

解压文件后，上传数据文件到HDFS

cd lastfm-dataset-360K
hadoop fs -put * /user/mldata/lastfm360k/
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三、准备训练数据集

将现有数据文件做成3个部分，用于机器学习：
1.用户文件
2.用户评分
3.艺术家文件