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Algorithmes de données avec Spark
book

Algorithmes de données avec Spark

by Mahmoud Parsian
November 2024
Intermediate to advanced
438 pages
10h 40m
French
O'Reilly Media, Inc.
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Chapitre 8. Algorithmes de classement

Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com

Ce chapitre introduit les deux algorithmes de classement suivants et présente leurs implémentations associées dans PySpark :

Ranger le produit

Cet algorithme trouve les rangs des éléments (tels que les gènes) parmi tous les éléments. Il a d'abord été développé pour la détection des gènes différentiellement exprimés dans les expériences répétées de microréseaux, mais il s'est depuis largement imposé et est maintenant utilisé plus largement, y compris dans l'apprentissage automatique. Spark ne fournit pas d'API pour le produit rank, je vais donc présenter une solution personnalisée.

PageRank

PageRank est un algorithme itératif permettant de mesurer l'importance des nœuds dans un graphe donné. Cet algorithme est très utilisé par les moteurs de recherche (tels que Google) pour déterminer l'importance de chaque page Web (document) par rapport à l'ensemble des pages Web (un ensemble de documents). En bref, étant donné un ensemble de pages web, l'algorithme PageRank calcule un classement de qualité pour chaque page. L'API Spark propose de multiples solutions pour l'algorithme PageRank. Je présenterai l'une d'entre elles, qui utilise l'API GraphFrames, ainsi que deux solutions personnalisées.

Rang Produit

Le produit ...

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