Spark大数据分析实务 教案 项目6 基于Spark MLlib实现广告流量检测违规识别模型构建与评估 教案

项目6基于SparkMLlib实现广告流量检测违规识别模型构建与评估教案课程名称：Spark大数据技术实务课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时（其中理论32学时，实验32学时）总学分：4.0学分本章学时：12学时材料清单《Spark大数据技术实务》教材。配套PPT。引导性提问。探究性问题。拓展性问题。教学目标与基本要求教学目标首先介绍SparkMLlib算法库，并介绍SparkMLlib中的算法与算法包，详细举例介绍SparkMLlib的数据类型、特征提取、回归算法以及分类算法等。最后介绍SparkMLlib的评估器以及对模型的评估。基于知识介绍，在对广告流量检测数据进行数据标准化后，划分训练数据和测试数据，通过逻辑回归和随机森林两种算法对广告流量检测数据构建模型，并对两种分类模型进行评估对比，根据对比结果选择随机森林模型用于广告流量检测违规识别。通过本项目的模型构建，识别广告流量数据中的作弊流量，可以减少投放广告时的客户损失。基本要求了解SparkMLlib算法库。熟悉SparkMLlib中的算法与算法包。掌握SparkMLlib的评估器与模型评估的使用方法。能够掌握SparkMLlib特征提取的方法。能够使用SparkMLlib回归与分类相关算法包构建模型。能够使用SparkMLlib评估器对模型进行评估。问题引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。是否了解过机器学习？机器学习算法有哪些？Spark是否提供了机器学习算法包？探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。常用的机器学习算法有哪些？MLlib输入算法的数据类型通常有哪些？通过MLlib调用算法时，分类算法的输入数据要求哪种类型，聚类、推荐算法呢？拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。MLlib是基于RDD的算法库，ML是基于DataFrame的算法库，分析一下这两个库的优点？MLlib可以调用模型的save方法将模型保存，查看模型保存的信息，列举出模型具体保存了哪些信息？主要知识点、重点与难点主要知识点了解机器学习算法。SparkMLlib简介。数据类型。基本统计。管道。特征提取。特征处理。回归。分类。聚类。关联规则。智能推荐。掌握SparkMLlib的评估器与模型评估。使用spark.ml.classification模块构建分类模型。使用评估器实现模型评估。重点特征提取。特征处理。模型构建与评估。难点特征提取。特征处理。模型构建与评估。教学过程设计理论教学过程了解机器学习算法。SparkMLlib简介。数据类型。基本统计。管道。特征提取。特征处理。回归。分类。聚类。关联规则。智能推荐。掌握SparkMLlib的评估器与模型评估。实践教学过程基本统计。管道。特征提取。特征处理。回归。分类。聚类。关联规则。智能推荐。数据归一化。构建建模样本。使用逻辑回归算法实现广告流量检测违规识别。使用随机森林算法实现广告流量检测违规识别。使用评估器实现模型评估。教材与参考资料教材郑浩森，张荣．Spark大数据技术分析[M]．北京：人民邮电出版社．2024．参考资料[1] 肖芳，张良均．Spark大数据技术与应用（第2版）（微课版）[M]．北京：人民邮电出版社．2022．[2] 王哲，张良均．Hadoop与大