在撰写关于《PySpark高考推荐系统》的论文时，推荐算法的实现通常会利用PySpark，这是Apache Spark的Python API。以下是一个使用PySpark中MLlib库的ALS（交替最小二乘法）算法来构建高考推荐系统的示例代码。在这个示例中，我们假设已经有一个包含用户、高考志愿（或专业、学校）和评分的DataFrame。

from pyspark.sql import SparkSession  
from pyspark.ml.recommendation import ALS  
from pyspark.sql.functions import col  def build_recommendation_system(spark, ratings_df):  """  使用PySpark构建高考推荐系统  :param spark: SparkSession实例  :param ratings_df: 包含用户ID、志愿ID和评分的DataFrame  :return: 训练好的ALS模型  """  # 设置ALS模型的参数  als = ALS(  maxIter=10,  # 最大迭代次数  regParam=0.01,  # 正则化参数  userCol="userId",  itemCol="collegeId",  ratingCol="rating",  coldStartStrategy="drop"  # 对于冷启动用户或项目，选择丢弃  )  # 训练模型  model = als.fit(ratings_df)  # 打印模型的一些基本信息  print("模型已训练完成。")  print(f"因子数量: {model.getRank()}")  print(f"用户特征数量: {model.userFactors.count()}")  print(f"项目特征数量: {model.itemFactors.count()}")  # 使用模型进行预测  # 假设我们想要预测用户ID为1对学院ID为4的评分（这里仅为示例）  user_id = 1  college_id = 4  user_recs_df = model.recommendForAllUsers(10)  # 为所有用户生成前10个推荐  # 获取特定用户的推荐  specific_user_recs = user_recs_df.filter(col("userId") == user_id)  specific_user_recs.show(truncate=False)  # 注意：ALS模型没有直接的函数来预测单个用户-项目对的评分，  # 但你可以通过生成所有用户的推荐并筛选来间接获取。  # 或者，如果你只需要对未观察到的用户-项目对进行评分预测，  # 你可能需要使用model.transform()与一个新的包含这些对的DataFrame。  # 停止SparkSession（在实际应用中，这通常在脚本的最后或Spark作业完成后进行）  # spark.stop()  # 注意：在Jupyter Notebook或Spark Shell中不需要停止SparkSession  return model  # 假设spark是一个已经初始化的SparkSession实例  
# 假设ratings_df是一个已经加载的包含用户ID、学院ID和评分的DataFrame  
# model = build_recommendation_system(spark, ratings_df)  # 注意：上面的代码块中的最后一行被注释掉了，因为在实际脚本或Jupyter Notebook中，  
# 你需要确保SparkSession和ratings_df已经被正确初始化和加载。

请注意，上面的代码是一个框架示例，用于说明如何在PySpark中使用ALS算法构建推荐系统。在实际应用中，你需要根据自己的数据集和需求来调整代码。特别是，你需要确保ratings_df DataFrame已经正确加载，并且包含了正确的列名（userId, collegeId, rating）。

此外，由于ALS模型没有直接的函数来预测单个用户-项目对的评分（除非它已经在训练数据中），因此示例中展示了如何为所有用户生成推荐，并展示了如何筛选特定用户的推荐。如果你确实需要预测未观察到的用户-项目对的评分，你可能需要创建一个包含这些对的DataFrame，并使用model.transform()方法来获取预测结果。然而，请注意，这种方法可能不适用于大规模数据集，因为它会生成大量的预测。在实际应用中，你可能只需要关注那些最有可能对用户有用的预测。