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MovieLens数据集介绍

MovieLens 100k数据集，下载地址：

MovieLens数据集保存了用户对电影的评分。基于这个数据集，我们可以测试一些推荐算法、评分预测算法。 MovieLens 100k 该数据集记录了943个用户对1682部电影的共100,000个评分，每个用户至少对20部电影进行了评分。 保存了该数据集的概要： 943 users 1682 items 100000 ratings 文件u.item保存了item的信息，也就是电影的信息，共1682部电影。每一行代表一部电影，格式如下

movie id | movie title | release date | video release date | IMDb URL | unknown | Action | Adventure | Animation | Children's | Comedy | Crime | Documentary | Drama | Fantasy |Film-Noir | Horror | Musical | Mystery | Romance | Sci-Fi | Thriller | War | Western |

比如第一行如下：

1|Toy Story (1995)|01-Jan-1995||http://us.imdb.com/M/title-exact?Toy%20Story%20(1995)|0|0|0|1|1|1|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0|0

总共有1862行这样的数据。最后19个字段保存的是该电影的类型，一个字段对应一个类型，值为0代表不属于该类型，值为1代表属于该类型，类型信息保存在文件u.genre中。

文件u.genre保存了电影的类型信息。 文件u.user保存了用户的信息，共有943个用户，其id依次是1、2、……、943。文件中每一行保存了一个用户的信息，格式如下：

user id | age | gender | occupation | zip code 文件u.occupation保存了用户职业的集合。

具体如

1|24|M|technician|857112|53|F|other|94043

文件u.data保存了所有的评分记录，每一行是一个用户对一部电影的评分，共有100000条记录。当然，如果某用户没有对某电影评分，则不会包含在该文件中。评分的分值在1到5之间，就是1、2、3、5这5个评分。每一行格式如下：

user id | item id | rating | timestamp

具体如：

196	242	3	881250949186	302	3	89171774222	377	1	878887116244	51	2	880606923166	346	1	886397596298	474	4	884182806

其中，item id就是电影的id，时间戳timestamp是评分时间。可以自己对时间戳进行转换，一般在20世纪90年代。

将u.data按照80%/20%的比例分成u1.base和u1.test，可以将u1.base作为训练集，u1.test作为测试集。u2、u3、u4、u5系列文件和u1类似。u1、u2、u3、u4、u5的测试集是不相交的，它们可以用来做（5折交叉验证）5 fold cross validation。 文件ua.base和文件ua.test也是由u.data拆分而来，在ua.test中包含了每个用户对10部电影的评分，从u.data去掉ua.test得到ua.base。ub.base和ub.test也使用了同样的生成方法。另外，ua.test和ub.test是不相交的。

另外还可以下到更大的数据集

MovieLens 1M 该数据集保存的是6040个用户对3952部电影的1000209个评分记录。具体可以参考其README文件。 MovieLens 10M 71567个用户，10681部电影，10000054条评分记录，同时多了个用户为电影设置的标签。具体可以阅读其中的README.html。 Tag Genome 该数据集下有三个数据文件。 **movies.dat：**其每一行的格式是：

MoviePopularity是在MovieLens中对该电影的评分次数。

**tag.dat：**每一行的格式是：

是使用该Tag的用户数，一个用户最多算1次。

**tag_relevance.dat：**每一行的格式是：

的值在0和1之间，值越大，Tag与Movie的关联性越强。

数据探索

探索用户数据

要运行spark程序，即使是独立模式，或者直接在类似pycharm的软件中连接spark,也要先启动spark集群。

#先载入数据from pyspark import SparkConf,SparkContextfrom pyspark.sql import SparkSessionsc=SparkContext()user_data=sc.textFile("/home/digger/下载/ml-100k/u.user")#初步看一样数据的样子print(user_data.first())

结果如下：

1|24|M|technician|85711

从这样的数据里，我们可以对用户的年龄、性别、职业、地区进行统计（这里以邮编代替地区）

“ | ”字符来分隔各行数据，这将生成一个本地RDD,其中每一个记录对应一个Python列表,各列表由用户ID(user ID)、年龄(age)、性别(gender)、职业(occupation)和邮编(ZIP code)五个属性构成。

user_fields=user_data.map(lambda line:line.split('|'))num_user=user_fields.map(lambda field:field[0]).count()num_gender=user_fields.map(lambda field:field[2]).distinct().count()#distinct用于去重，count()用于计数num_occupation=user_fields.map(lambda field:field[3]).distinct().count()num_zipcode=user_fields.map(lambda field:field[4]).distinct().count()print("共有用户：%d户,性别：%d类,职业%d类,邮编：%d种"%(num_user,num_gender,num_occupation,num_zipcode))

结果如下：

共有用户：943户,性别：2类,职业21类,邮编：795种

#下面来查看年龄的分布import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snsages= user_fields.map(lambda field:field[1]).colletct()#返回RDD的所有元素，方便后面对age进行统计,之后就可以利用单机的一切函数了ax=sns.distplot(ages)plt.show()

结果如下：

从上图可以看到，该网站的用户以年经人为主，尤其与27-30岁人群最多。

#下面统计职业的频率直方图occupations=user_fields.map(lambda field:field[3]).collect()#当数据不大时，我们可以用这种方法将所有元素收集起来ax=sns.countplot(x=occupations)plt.show()#当数据量很大的时候，不要直接用collect()的

上面的图形结果如下：

从图上可以看到，用户中人数排在前五的职业分别是学生、教育工作者、管理员、程序员和工程师。 **注意:**当数据量很大的时候，是不能用collect()的，要不整个集群卡死；此时如果需要展现数据的统计信息，应该先进行统计，统计的话就可以想办法设计成可拆分的任务，让各个节点进行一小块的统计任务，最后在汇总统计数据，数据量再大，汇总后也就那些指标，此时再来画图就很简单，可在单机上进行。而不应该边像上面那样直接将所有数据collect起来，然后直接画图，此时countplot同时承担了统计和画图的任务，对于大数据来讲，怎么吃得消呢。 另外，spark并不擅长画图这一类事情，个人觉得如果要统计消息，可以采取抽样的方式，在整个大数据集中获取一小部分数据，然后在单机上就可以利用这些统计类的画图函数来展示数据特点了。抽样本来就是我们认识客观世界的一种方式，初步展示不一定要大而全。 下面用分布式的思维进行统计和展示

occupation_count=user_fields.map(lambda fields:(fields[3],1))#这一步先每出现一次职业就计一次数，只要对这些数字求和就可以知道各个职业出现了多少次，即得到各职业的频率分布occupation_counts=occupation_count.reduceByKey(lambda x,y:x+y)#利用reduceByKey()函数对各条数据进行归并，达到统计目的occupation_counts=occupation_counts.collect()#此时不用担心数据量的问题，经过前面的shuffle过程，此时数据已经被归为有限的数目了，从前面对职业个数的统计知道，现在数据只有21对，前面是职业名称，后面是对应的人数print(occupation_counts)

结果如下：

[('engineer', 67), ('homemaker', 7), ('doctor', 7), ('administrator', 79), ('student', 196), ('programmer', 66), ('other', 105), ('executive', 32), ('retired', 14), ('artist', 28), ('none', 9), ('educator', 95), ('scientist', 31), ('lawyer', 12), ('writer', 45), ('technician', 27), ('librarian', 51), ('salesman', 12), ('healthcare', 16), ('marketing', 26), ('entertainment', 18)]

#下面提取出职业和对应的人数x_label=np.array([i[0] for i in occupation_counts])y=np.array([i[1] for i in occupation_counts])#我们先对统计结果进行排序以便于展现x_label=x_label[np.argsort(y)]y=y[np.argsort(y)]print(x_label)print(y)x_pos=np.arange(len(y))#设置每一个条形图的中心位置，要不没办法画图，条形图传数值型的x，y进去；同时也作为xticks的中心位置，这样就实现了用字符对x轴进行标plt.bar(x_pos,y)plt.xticks(x_pos,x_label,rotation=30)#xticks与xlabel是不一样，前者就跟刻度线一样的，后者只是说明x轴代表什么。plt.show()

结果如下：

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