使用PySpark进行电影和用户的聚类分析
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简介：
本项目利用PySpark对大规模电影及用户数据集实施高效的聚类分析，旨在揭示用户观影偏好的细分市场，并探索影片特征间的内在联系。
之前的博文使用了pyspark.mllib.recommendation库来展示推荐案例的实现方法，其中包括如何为用户推荐电影以及发现可能对特定电影感兴趣的潜在用户群体。本段落将介绍如何利用因子分解得到的特征数据进行聚类分析，以期发掘不同于现有信息的新颖见解。
第一步是获取用于显式因式分解的评分数据及相应的movieFactors和userFactors。
首先导入必要的库：
```python
from pyspark.mllib.recommendation import ALS, Rating
```
然后加载用户评分的数据文件：
```python
rawData = sc.textFile(/Users/gao/data/ml-100k/u.data)
rawRatings = rawData.map(lambda l: l.split('\t'))
ratings = rawRatings.map(lambda l: Rating(int(l[0]), int(l[1]), float(l[2])))
```
这段代码首先读取用户评分数据，然后将其解析为`Rating`对象格式。
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