在前面的几篇博客中，博主不仅为大家介绍了匹配型标签和统计型标签的开发流程，还为大家科普了关于机器学习的一些"干货"，包括但不限于KMeans算法等…本篇博客，我们将正式开发一个基于RFM模型的挖掘型标签，对RFM不了解的朋友可以?大数据【企业级360°全方位用户画像】之RFM模型和KMeans聚类算法~
我们本次需要开发的标签是用户价值。相信光听这个标签名，大家就应该清楚这种比较抽象的标签，只能通过挖掘型算法去进行开发。
话不多说，我们来看看开发一个这样的标签需要经历哪些步骤？
添加标签
首先我们需要在用户画像项目中的web页面添加这个需求所需要的四级标签(标签名)和五级标签(标签值)。
添加成功之后，我们可以在后台数据库中看到数据。
开发
页面所需标签和标签值已经准备好了，剩下的就该我们撸代码了。
准备pom
代码语言：javascript复制<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<parent>
<artifactId>userprofile29</artifactId>
<groupId>cn.itcast.up</groupId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
</parent>
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<artifactId>Job</artifactId>
<properties>
<scala.version>2.11.8</scala.version>
<spark.version>2.2.0</spark.version>
<hbase.version>1.2.0-cdh5.14.0</hbase.version>
<solr.version>4.10.3-cdh5.14.0</solr.version>
<mysql.version>8.0.17</mysql.version>
<slf4j.version>1.7.21</slf4j.version>
<maven-compiler-plugin.version>3.1</maven-compiler-plugin.version>
<build-helper-plugin.version>3.0.0</build-helper-plugin.version>
<scala-compiler-plugin.version>3.2.0</scala-compiler-plugin.version>
<maven-shade-plugin.version>3.2.1</maven-shade-plugin.version>
</properties>
<dependencies>
<!-- Spark -->
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-mllib_2.11</artifactId>
<version>${spark.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.scalanlp</groupId>
<artifactId>breeze_2.11</artifactId>
<version>0.13</version>
</dependency>
<!-- HBase -->
<dependency>
<groupId>org.apache.hbase</groupId>
<artifactId>hbase-client</artifactId>
<version>${hbase.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hbase</groupId>
<artifactId>hbase-common</artifactId>
<version>${hbase.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hbase</groupId>
<artifactId>hbase-server</artifactId>
<version>${hbase.version}</version>
</dependency>
<!-- Solr -->
<dependency>
<groupId>org.apache.solr</groupId>
<artifactId>solr-core</artifactId>
<version>${solr.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.solr</groupId>
<artifactId>solr-solrj</artifactId>
<version>${solr.version}</version>
</dependency>
<!-- MySQL -->
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>${mysql.version}</version>
</dependency>
<!-- Logging -->
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-api</artifactId>
<version>${slf4j.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-simple</artifactId>
<version>${slf4j.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>cn.itcast.up29</groupId>
<artifactId>common</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.codehaus.mojo</groupId>
<artifactId>build-helper-maven-plugin</artifactId>
<version>${build-helper-plugin.version}</version>
<executions>
<execution>
<phase>generate-sources</phase>
<goals>
<goal>add-source</goal>
</goals>
<configuration>
<sources>
<source>src/main/java</source>
<source>src/main/scala</source>
</sources>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<version>${maven-compiler-plugin.version}</version>
<configuration>
<encoding>UTF-8</encoding>
<source>1.8</source>
<target>1.8</target>
<verbose>true</verbose>
<fork>true</fork>
</configuration>
</plugin>
<plugin>
<groupId>net.alchim31.maven</groupId>
<artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
<version>${scala-compiler-plugin.version}</version>
<executions>
<execution>
<goals>
<goal>compile</goal>
<goal>testCompile</goal>
</goals>
<configuration>
<args>
<arg>-dependencyfile</arg>
<arg>${project.build.directory}/.scala_dependencies</arg>
</args>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
<plugin>
<artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
<configuration>
<archive>
<manifest>
<!--这里要替换成jar包main方法所在类 -->
<mainClass>cn.itcast.up29.TestTag</mainClass>
</manifest>
<manifestEntries>
<Class-Path>.</Class-Path>
</manifestEntries>
</archive>
<descriptorRefs>
<descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
</descriptorRefs>
</configuration>
<executions>
<execution>
<id>make-assembly</id> <!-- this is used for inheritance merges -->
<phase>package</phase> <!-- 指定在打包节点执行jar包合并操作 -->
<goals>
<goal>single</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>
<repositories>
<repository>
<id>cloudera</id>
<url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/</url>
</repository>
</repositories>
</project>代码开发
这里需要提及一点，因为在之前写的一篇介绍?RFM模型和KMeans聚类算法的博客。最后在代码演示阶段，为大家展示了利用KMeans算法计算鸢尾花所属分类的一个小Demo，那一篇虽说每一步的注释和实现的最终效果都在代码中体现出来了，但没有详细地为大家介绍代码流程。所以，借着本篇同样为挖掘型算法的一个经典案例，下面将好好为大家介绍一下挖掘型标签的开发流程。
1、继承BaseModel，设置任务名称，设置自己标签的ID，调用exec，重写getNewTag方法，getNewTag实现新标签的制作
对于不清楚什么是BaseModel类的朋友，可以先去看看博主的这一篇博客?标签开发代码抽取。因为在开发不同类型的标签过程中，存在着大量的代码重复性冗余，所以博主就在那一篇博客中，介绍了如何抽取标签的过程，并将其命名为BaseModel。我们往后还想基于这个项目进行标签的开发，只需要创建一个类，实现这个特质，然后就只需要编写较少的核心部分代码即可，可谓是十分的便捷了~
object TestModel extends BaseModel {
// 设置任务名称
override def setAppName: String = "RFMModel"
// 设置用户价值id
override def setFourTagId: String = "168"
override def getNewTag(spark: SparkSession, fiveTagDF: DataFrame, hbaseDF: DataFrame): DataFrame = {
}
}2、根据传入的hbase数据的DF，获取出RFM三个数据
因为我们计算的是用户价值，符合我们之前提到的RFM模型，所以我们需要分别针对这三个角度，将各自的数据求取出来。
//RFM三个单词
val recencyStr: String = "recency"
val frequencyStr: String = "frequency"
val monetaryStr: String = "monetary"
// 特征单词
val featureStr: String = "feature"
val predictStr: String = "predict"
// 计算业务数据
// R(最后的交易时间到当前时间的距离)
// F(交易数量【半年/一年/所有】)
// M(交易总金额【半年/一年/所有】)
// 引入隐式转换
import spark.implicits._
//引入java 和scala相互转换
import scala.collection.JavaConverters._
//引入sparkSQL的内置函数
import org.apache.spark.sql.functions._
// 用于计算 R 数值
// 与当前时间的时间差 - 当前时间用于求订单中最大的时间
val getRecency: Column = functions.datediff(current_timestamp(),from_unixtime(max("finishTime")))-300 as recencyStr
// 计算F的值
val getFrequency: Column = functions.count("orderSn") as frequencyStr
// 计算M数值 sum
val getMonetary: Column = functions.sum("orderAmount") as monetaryStr
// 由于每个用户有多个订单，所以计算一个用户的RFM，需要使用用户id进行分组
val getRFMDF: DataFrame = hbaseDF.groupBy("memberId")
.agg(getRecency, getFrequency, getMonetary)
getRFMDF.show(false)
/*
--------- ------- --------- ------------------
|memberId |recency|frequency|monetary |
--------- ------- --------- ------------------
|13822725 |10 |116 |179298.34 |
|13823083 |10 |132 |233524.17 |
|138230919|10 |125 |240061.56999999998|
*/这里，体贴的博主还将答案以注释的形式标记在了上边。大家可以参考一下哟~
3、归一化【打分】
这里需要解释下，为什么需要进行数据的归一化。由于三个数据的量纲（单位）不统一，所以无法直接计算，需要进行数据的归一化。
这里归一化的方法，我们采用的是自定义方法，与之前鸢尾花的案例所直接调用的MinMaxScaler还有是有差异的。
//现有的RFM 量纲不统一，需要执行归一化 为RFM打分
//R: 1-3天=5分，4-6天=4分，7-9天=3分，10-15天=2分，大于16天=1分
//F: ≥200=5分，150-199=4分，100-149=3分，50-99=2分，1-49=1分
//M: ≥20w=5分，10-19w=4分，5-9w=3分，1-4w=2分，<1w=1分
//计算R的分数
var getRecencyScore: Column =functions.when((col(recencyStr)>=1)&&(col(recencyStr)<=3),5)
.when((col(recencyStr)>=4)&&(col(recencyStr)<=6),4)
.when((col(recencyStr)>=7)&&(col(recencyStr)<=9),3)
.when((col(recencyStr)>=10)&&(col(recencyStr)<=15),2)
.when(col(recencyStr)>=16,1)
.as(recencyStr)
//计算F的分数
var getFrequencyScore: Column =functions.when(col(frequencyStr) >= 200, 5)
.when((col(frequencyStr) >= 150) && (col(frequencyStr) <= 199), 4)
.when((col(frequencyStr) >= 100) && (col(frequencyStr) <= 149), 3)
.when((col(frequencyStr) >= 50) && (col(frequencyStr) <= 99), 2)
.when((col(frequencyStr) >= 1) && (col(frequencyStr) <= 49), 1)
.as(frequencyStr)
//计算M的分数
var getMonetaryScore: Column =functions.when(col(monetaryStr) >= 200000, 5)
.when(col(monetaryStr).between(100000, 199999), 4)
.when(col(monetaryStr).between(50000, 99999), 3)
.when(col(monetaryStr).between(10000, 49999), 2)
.when(col(monetaryStr) <= 9999, 1)
.as(monetaryStr)
//计算RFM的分数
val getRFMScoreDF: DataFrame = getRFMDF.select('memberId ,getRecencyScore,getFrequencyScore,getMonetaryScore)
println("--------------------------------------------------")
//getRENScoreDF.show()
/* --------- ------- --------- --------
| memberId|recency|frequency|monetary|
--------- ------- --------- --------
| 13822725| 2| 3| 4|
| 13823083| 2| 3| 5|
|138230919| 2| 3| 5|
| 13823681| 2| 3| 4|
*/4、将RFM的分数进行向量化
因为我们接下来就要对RFM的数据就行KMeans聚类计算，为了将RFM的数据转换成与KMeans计算所要求数据格式相同，我们这里还需要多一个操作，便是将上边归一化后的分数结果进行向量化。
代码语言：javascript复制 val RFMFeature: DataFrame = new VectorAssembler()
.setInputCols(Array(recencyStr, frequencyStr, monetaryStr))
.setOutputCol(featureStr)
.transform(getRFMScoreDF)
RFMFeature.show()
/* --------- ------- --------- -------- -------------
| memberId|recency|frequency|monetary| feature|
--------- ------- --------- -------- -------------
| 13822725| 2| 3| 4|[2.0,3.0,4.0]|
| 13823083| 2| 3| 5|[2.0,3.0,5.0]|
|138230919| 2| 3| 5|[2.0,3.0,5.0]|
| 13823681| 2| 3| 4|[2.0,3.0,4.0]|
| 4033473| 2| 3| 5|[2.0,3.0,5.0]| */5、数据分类
这里我们终于调用上了KMeans聚类算法，对数据进行分类。
val model: KMeansModel = new KMeans()
.setK(7) // 设置7类
.setMaxIter(5) // 迭代计算5次
.setFeaturesCol(featureStr) // 设置特征数据
.setPredictionCol("featureOut") // 计算完毕后的标签结果
.fit(RFMFeature)
// 将其转换成 DF
val modelDF: DataFrame = model.transform(RFMFeature)
modelDF.show()
/* --------- ------- --------- -------- ------------- ----------
| memberId|recency|frequency|monetary| feature|featureOut|
--------- ------- --------- -------- ------------- ----------
| 13822725| 2| 3| 4|[2.0,3.0,4.0]| 1|
| 13823083| 2| 3| 5|[2.0,3.0,5.0]| 0|
|138230919| 2| 3| 5|[2.0,3.0,5.0]| 0|
| 13823681| 2| 3| 4|[2.0,3.0,4.0]| 1|*/6、计算每个类别的价值，针对价值进行倒叙排序
这里所谓的每种类别的价值，指的是每一个中心点，也就是质心包含所有点的总和。
至于为什么需要倒序排序，是因为我们不同的价值标签值在数据库中的rule是从0开始的，而将价值分类按照价值高低倒序排序后，之后我们获取到分类索引时，从高到底的索引也是从0开始的，这样我们后续进行关联的时候就轻松很多。
代码语言：javascript复制 //6、分类排序 遍历所有的分类(0-6)
//获取每个类别内的价值（）中心点包含的所有点的总和就是这个类的价值
//model.clusterCenters.indices 据类中心角标
//model.clusterCenters(i) 具体的某一个类别（簇）
val clusterCentersSum: immutable.IndexedSeq[(Int, Double)] = for(i <- model.clusterCenters.indices) yield (i,model.clusterCenters(i).toArray.sum)
val clusterCentersSumSort: immutable.IndexedSeq[(Int, Double)] = clusterCentersSum.sortBy(_._2).reverse
clusterCentersSumSort.foreach(println)
/*
(4,11.038461538461538)
(0,10.0)
(1,9.0)
(3,8.0)
(6,6.0)
(5,4.4)
(2,3.0)
*/7、对排序后的分类数据获取角标
正如我们第六步所说的，我们这里获取到分类数据的角标，方便后续的关联查询。
代码语言：javascript复制 // 获取到每种分类及其对应的索引
val clusterCenterIndex: immutable.IndexedSeq[(Int, Int)] = for(a <- clusterCentersSumSort.indices) yield (clusterCentersSumSort(a)._1,a)
clusterCenterIndex.foreach(println)
/*
类别的价值从高到底
角标是从0-6
(4,0)
(0,1)
(1,2)
(3,3)
(6,4)
(5,5)
(2,6)
*/8、排序后的数据与标签系统内的五级标签数据进行join
这里我们在获取到了排序后的数据后，将其与标签系统内的五级标签数据进行join。为了后续我们方便查找调用，我们将join后的数据，封装到了List集合。
代码语言：javascript复制 val clusterCenterIndexDF: DataFrame = clusterCenterIndex.toDF("type","index")
// 开始join
val JoinDF: DataFrame = fiveTagDF.join(clusterCenterIndexDF,fiveTagDF.col("rule") === clusterCenterIndexDF.col("index"))
println("- - - - - - - -")
JoinDF.show()
/* --- ---- ---- -----
| id|rule|type|index|
--- ---- ---- -----
|169| 0| 4| 0|
|170| 1| 0| 1|
|171| 2| 1| 2|
|172| 3| 3| 3|
|173| 4| 6| 4|
|174| 5| 5| 5|
|175| 6| 2| 6|
--- ---- ---- ----- */
val fiveTageList: List[TagRule] = JoinDF.map(row => {
val id: String = row.getAs("id").toString
val types: String = row.getAs("type").toString
TagRule(id.toInt, types)
}).collectAsList() // 将DataSet转换成util.List[TagRule] 这个类型遍历时无法获取id,rule数据
.asScala.toList
println("- - - - - - - -")9、编写UDF，实现标签的开发计算
到了这一步，我们就可以编写UDF函数，在函数中调用第八步所封装的List集合对传入参数进行一个匹配。然后我们在对KMeans聚合计算后的数据进行一个查询的过程中，就可以调用UDF，实现用户id和用户价值分类id进行一个匹配。
代码语言：javascript复制// 需要自定义UDF函数
val getRFMTags: UserDefinedFunction = udf((featureOut: String) => {
// 设置标签的默认值
var tagId: Int = 0
// 遍历每一个五级标签的rule
for (tagRule <- fiveTageList) {
if (tagRule.rule == featureOut) {
tagId = tagRule.id
}
}
tagId
})
val CustomerValueTag: DataFrame = modelDF.select('memberId .as("userId"),getRFMTags('featureOut).as("tagsId"))
CustomerValueTag.show(false)10、返回最新计算的标签
到了最后一步，就比较简单了，我们只需要将第九步得到的结果返回即可。
代码语言：javascript复制 CustomerValueTag为了方便大家阅读，这里我再贴上完整的源码。
对代码中有任何的疑问，欢迎在评论区留言或者后台私信我都可以哟~
完整源码
代码语言：javascript复制import com.czxy.base.BaseModel
import com.czxy.bean.TagRule
import org.apache.spark.ml.clustering.{KMeans, KMeansModel}
import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler
import org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedFunction
import org.apache.spark.sql.{Column, DataFrame, SparkSession, functions}
import scala.collection.immutable
/*
* @Author: Alice菌
* @Date: 2020/6/22 09:18
* @Description:
此代码用于计算 用户画像价值模型
*/
object RFMModel extends BaseModel{
// 设置任务名称
override def setAppName: String = "RFMModel"
// 设置用户价值id
override def setFourTagId: String = "168"
override def getNewTag(spark: SparkSession, fiveTagDF: DataFrame, hbaseDF: DataFrame): DataFrame = {
//fiveTagDF.show()
/*
--- ----
| id|rule|
--- ----
|169| 0|
|170| 1|
|171| 2|
|172| 3|
|173| 4|
|174| 5|
|175| 6|
--- ----
*/
//hbaseDF.show()
/*
--------- ---------- -------------------- -----------
| memberId|finishTime| orderSn|orderAmount|
--------- ---------- -------------------- -----------
| 13823431|1564415022|gome_792756751164275| 2479.45|
| 4035167|1565687310|jd_14090106121770839| 2449.00|
| 4035291|1564681801|jd_14090112394810659| 1099.42|
| 4035041|1565799378|amazon_7877495617...| 1999.00|
*/
//RFM三个单词
val recencyStr: String = "recency"
val frequencyStr: String = "frequency"
val monetaryStr: String = "monetary"
// 特征单词
val featureStr: String = "feature"
val predictStr: String = "predict"
// 计算业务数据
// R(最后的交易时间到当前时间的距离)
// F(交易数量【半年/一年/所有】)
// M(交易总金额【半年/一年/所有】)
// 引入隐式转换
import spark.implicits._
//引入java 和scala相互转换
import scala.collection.JavaConverters._
//引入sparkSQL的内置函数
import org.apache.spark.sql.functions._
// 用于计算 R 数值
// 与当前时间的时间差 - 当前时间用于求订单中最大的时间
val getRecency: Column = functions.datediff(current_timestamp(),from_unixtime(max("finishTime")))-300 as recencyStr
// 计算F的值
val getFrequency: Column = functions.count("orderSn") as frequencyStr
// 计算M数值 sum
val getMonetary: Column = functions.sum("orderAmount") as monetaryStr
// 由于每个用户有多个订单，所以计算一个用户的RFM，需要使用用户id进行分组
val getRFMDF: DataFrame = hbaseDF.groupBy("memberId")
.agg(getRecency, getFrequency, getMonetary)
getRFMDF.show(false)
/*
--------- ------- --------- ------------------
|memberId |recency|frequency|monetary |
--------- ------- --------- ------------------
|13822725 |10 |116 |179298.34 |
|13823083 |10 |132 |233524.17 |
|138230919|10 |125 |240061.56999999998|
*/
//现有的RFM 量纲不统一，需要执行归一化 为RFM打分
//R: 1-3天=5分，4-6天=4分，7-9天=3分，10-15天=2分，大于16天=1分
//F: ≥200=5分，150-199=4分，100-149=3分，50-99=2分，1-49=1分
//M: ≥20w=5分，10-19w=4分，5-9w=3分，1-4w=2分，<1w=1分
//计算R的分数
var getRecencyScore: Column =functions.when((col(recencyStr)>=1)&&(col(recencyStr)<=3),5)
.when((col(recencyStr)>=4)&&(col(recencyStr)<=6),4)
.when((col(recencyStr)>=7)&&(col(recencyStr)<=9),3)
.when((col(recencyStr)>=10)&&(col(recencyStr)<=15),2)
.when(col(recencyStr)>=16,1)
.as(recencyStr)
//计算F的分数
var getFrequencyScore: Column =functions.when(col(frequencyStr) >= 200, 5)
.when((col(frequencyStr) >= 150) && (col(frequencyStr) <= 199), 4)
.when((col(frequencyStr) >= 100) && (col(frequencyStr) <= 149), 3)
.when((col(frequencyStr) >= 50) && (col(frequencyStr) <= 99), 2)
.when((col(frequencyStr) >= 1) && (col(frequencyStr) <= 49), 1)
.as(frequencyStr)
//计算M的分数
var getMonetaryScore: Column =functions.when(col(monetaryStr) >= 200000, 5)
.when(col(monetaryStr).between(100000, 199999), 4)
.when(col(monetaryStr).between(50000, 99999), 3)
.when(col(monetaryStr).between(10000, 49999), 2)
.when(col(monetaryStr) <= 9999, 1)
.as(monetaryStr)
// 2、计算RFM的分数
val getRFMScoreDF: DataFrame = getRFMDF.select('memberId ,getRecencyScore,getFrequencyScore,getMonetaryScore)
println("--------------------------------------------------")
//getRENScoreDF.show()
/* --------- ------- --------- --------
| memberId|recency|frequency|monetary|
--------- ------- --------- --------
| 13822725| 2| 3| 4|
| 13823083| 2| 3| 5|
|138230919| 2| 3| 5|
| 13823681| 2| 3| 4|
*/
// 3、将数据转换成向量
val RFMFeature: DataFrame = new VectorAssembler()
.setInputCols(Array(recencyStr, frequencyStr, monetaryStr))
.setOutputCol(featureStr)
.transform(getRFMScoreDF)
RFMFeature.show()
/* --------- ------- --------- -------- -------------
| memberId|recency|frequency|monetary| feature|
--------- ------- --------- -------- -------------
| 13822725| 2| 3| 4|[2.0,3.0,4.0]|
| 13823083| 2| 3| 5|[2.0,3.0,5.0]|
|138230919| 2| 3| 5|[2.0,3.0,5.0]|
| 13823681| 2| 3| 4|[2.0,3.0,4.0]|
| 4033473| 2| 3| 5|[2.0,3.0,5.0]| */
// 4、数据分类
val model: KMeansModel = new KMeans()
.setK(7) // 设置7类
.setMaxIter(5) // 迭代计算5次
.setFeaturesCol(featureStr) // 设置特征数据
.setPredictionCol("featureOut") // 计算完毕后的标签结果
.fit(RFMFeature)
// 将其转换成 DF
val modelDF: DataFrame = model.transform(RFMFeature)
modelDF.show()
/* --------- ------- --------- -------- ------------- ----------
| memberId|recency|frequency|monetary| feature|featureOut|
--------- ------- --------- -------- ------------- ----------
| 13822725| 2| 3| 4|[2.0,3.0,4.0]| 1|
| 13823083| 2| 3| 5|[2.0,3.0,5.0]| 0|
|138230919| 2| 3| 5|[2.0,3.0,5.0]| 0|
| 13823681| 2| 3| 4|[2.0,3.0,4.0]| 1|
截止到目前，用户的分类已经完毕，用户和对应的类别已经有了
缺少类别与标签ID的对应关系
这个分类完之后，featureOut的 0-6 只表示7个不同的类别，并不是标签中的 0-6 的级别
*/
modelDF.groupBy("featureOut")
.agg(max(col("recency") col("frequency") col("monetary")) as "max",
min(col("recency") col("frequency") col("monetary")) as "min").show()
/*
---------- --- ---
|featureOut|max|min|
---------- --- ---
| 1| 9| 9|
| 6| 6| 6|
| 3| 9| 7|
| 5| 5| 4|
| 4| 12| 11|
| 2| 3| 3|
| 0| 10| 10|
---------- --- ---
*/
println("===========================================")
//5、分类排序 遍历所有的分类(0-6)
//获取每个类别内的价值（）中心点包含的所有点的总和就是这个类的价值
//model.clusterCenters.indices 据类中心角标
//model.clusterCenters(i) 具体的某一个类别（簇）
val clusterCentersSum: immutable.IndexedSeq[(Int, Double)] = for(i <- model.clusterCenters.indices) yield (i,model.clusterCenters(i).toArray.sum)
val clusterCentersSumSort: immutable.IndexedSeq[(Int, Double)] = clusterCentersSum.sortBy(_._2).reverse
clusterCentersSumSort.foreach(println)
/*
(4,11.038461538461538)
(0,10.0)
(1,9.0)
(3,8.0)
(6,6.0)
(5,4.4)
(2,3.0)
*/
// 获取到每种分类及其对应的索引
val clusterCenterIndex: immutable.IndexedSeq[(Int, Int)] = for(a <- clusterCentersSumSort.indices) yield (clusterCentersSumSort(a)._1,a)
clusterCenterIndex.foreach(println)
/*
类别的价值从高到底
角标是从0-6
(4,0)
(0,1)
(1,2)
(3,3)
(6,4)
(5,5)
(2,6)
*/
//6、分类数据和标签数据join
// 将其转换成DF
val clusterCenterIndexDF: DataFrame = clusterCenterIndex.toDF("type","index")
// 开始join
val JoinDF: DataFrame = fiveTagDF.join(clusterCenterIndexDF,fiveTagDF.col("rule") === clusterCenterIndexDF.col("index"))
println("- - - - - - - -")
JoinDF.show()
/* --- ---- ---- -----
| id|rule|type|index|
--- ---- ---- -----
|169| 0| 4| 0|
|170| 1| 0| 1|
|171| 2| 1| 2|
|172| 3| 3| 3|
|173| 4| 6| 4|
|174| 5| 5| 5|
|175| 6| 2| 6|
--- ---- ---- ----- */
val fiveTageList: List[TagRule] = JoinDF.map(row => {
val id: String = row.getAs("id").toString
val types: String = row.getAs("type").toString
TagRule(id.toInt, types)
}).collectAsList() // 将DataSet转换成util.List[TagRule] 这个类型遍历时无法获取id,rule数据
.asScala.toList
println("- - - - - - - -")
//7、获得数据标签（udf）
// 需要自定义UDF函数
val getRFMTags: UserDefinedFunction = udf((featureOut: String) => {
// 设置标签的默认值
var tagId: Int = 0
// 遍历每一个五级标签的rule
for (tagRule <- fiveTageList) {
if (tagRule.rule == featureOut) {
tagId = tagRule.id
}
}
tagId
})
val CustomerValueTag: DataFrame = modelDF.select('memberId .as("userId"),getRFMTags('featureOut).as("tagsId"))
println("*****************************************")
CustomerValueTag.show(false)
println("*****************************************")
//8、表现写入hbase
CustomerValueTag
}
def main(args: Array[String]): Unit = {
exec()
}
}如果程序运行完毕无误，我们可以去Hbase中查看我们标签是否写入到test表中。
scan "test",{LIMIT => 10}
发现有用户已经有了用户价值的标签值后，说明我们的标签开发工作就完成了~~
结语
本篇博客，主要为大家简单介绍了用户画像项目中挖掘型标签的开发流程，相信大家在看完这篇博客之后，对机器学习算法会更感兴趣。博主后续呢，会为大家带来关于机器学习的面试题，各位小伙伴们，敬请期待?
如果以上过程中出现了任何的纰漏错误，烦请大佬们指正?
受益的朋友或对大数据技术感兴趣的伙伴记得点赞关注支持一波?
希望我们都能在学习的道路上越走越远?
