package?com.wozaijia.sparkALS.UserCF;

import?org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import?org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import?org.apache.spark.mllib.recommendation.MatrixFactorizationModel;
import?org.apache.spark.mllib.recommendation.Rating;
import?scala.Tuple2;

public?class?SparkALSRMSE?{
????/**
?????*?RMSE：均方根誤差
?????*?根據(jù)模型mode計算data的平均均方根誤差
?????*/
????public?static?double?computeRMSEAverage（MatrixFactorizationModel?model?JavaRDD?data?long?n）?{
????????//map（d?->?new?Tuple2<>（d.user（）d.product（）））;將predictionData預(yù)測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成二元組形式，以便訓(xùn)練使用
????????//通過模型對數(shù)據(jù)進行預(yù)測
????????JavaRDD?jddRat?=?model.predict（JavaPairRDD.fromJavaRDD（data.map（d?->?new?Tuple2<>（d.user（）?d.product（）））））;
????????JavaPairRDD?pre?=?JavaPairRDD.fromJavaRDD（jddRat.map（f?->?new?Tuple2<>（f.user（）?+?“_“?+?f.product（）?f.rating（））））;
????????//原值
????????JavaPairRDD?rea?=?JavaPairRDD.fromJavaRDD（data.map（f?->?new?Tuple2<>（f.user（）?+?“_“?+?f.product（）?f.rating（））））;
????????//預(yù)測值和原值內(nèi)連接，相當(dāng)于SQL中的內(nèi)聯(lián)
????????JavaRDD>?d?=?pre.join（rea）.values（）;
????????//計算方差并返回計算結(jié)果
????????return?d.map（f?->?Math.pow（f._1?-?f._2?2））.reduce（（a?b）?->?a?+?b）?/?n;
????}
}

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
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