大家好!我是文若,感谢您阅读本文,欢迎一键三连哦。 本项目主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的hadoop大数据学习者,也可作为课程设计、期末大作业。 项目都经过严格调试,确保可以运行! 包含:项目源码、数据库、LW、演示录像等,该项目可以直接作为毕设使用。 开发环境 开发语言:java 框架:Hadoop,s
项目以推荐系统建设领域知名的经过修改过的 MovieLens 数据集作为依托,以某科技公司电影网站真实业务数据架构为基础,构建了符合教学体系的一体化的电影推荐系统,包含了离线推荐与实时推荐体系,综合利用了协同过滤算法以及基于内容的推荐方法来提供混合推荐。提供了从前端应用、后台服务、算法设计实现、平台部署等多方...
一、项目简介 系统采用Hadoop分布式存储和处理框架来管理庞大的用户数据和图书信息,同时利用Spark MLlib机器学习库构建推荐模型。管理员端和用户端的功能性设计考虑了各类用户的需求,如用户管理、订单管理、留言建议以及个人中心等。系统首页展示畅销书籍榜单,并集成搜索、购物车和在线客服等功能。 二、系统设计 2.1软件功...
本项目从电商项目体系入手,从基础的推荐算法讲起,引导学员一步步走进推荐算法的深处,充分理解推荐系统的运作流程,拓宽技术视野。 适学人群 拥有多年从业经验的大数据从业者渴望突破自我职业瓶颈,转型推荐系统工作 具有数学学习背景的高校毕业生希望可以从实际项目中理解推荐系统提升工作经验...
1.1 推荐系统的目的 信息过载 三方共赢 1.2 推荐系统的应用 Netflix Prize 算法大赛:2006年10月DVD零售公司Netflix宣布了一项竞赛,任何人只要发明了好过它现有电影推荐算法Cinematch 10%的新方法就能获得7位数的奖金。 网飞公司:https://www.netflix.com/ 网飞公司:美国DVD租赁公司到全球视频流...
电商大数据项目实战(五):推荐系统 推荐系统是通过挖掘用户与项目(物品)之间的二元关系,帮助用户大从大量数据中发现其可能感兴趣的项目,如网页、服务、商品、人等,并生成个性化推荐以满足个性化需求。 预计学习时长 5 小时 26 分钟 评分5.0 ￥99.00 免费试学 立即购买 ...
整个项目具有很强的实操性和综合性,对已有的大数据和机器学习相关知识是一个系统性的梳理和整合,通过学习,同学们可以深入了解推荐系统在电商企业中的实际应用,可以为有志于增加大数据项目经验的开发人员、特别是对电商业务领域感兴趣的求职人员,提供更好的学习平台。适合人群:1.有一定的 Java、Scala 基础,希望了解...
4. 后台数据大屏 在后台上显示推荐系统的实时数据,数据来自其他Flink计算模块的结果.目前包含热度榜和1小时日志接入量两个指标. 真实数据位置在resource/database.sql 5. 部署说明 以下的部署均使用Docker,对于搭建一套复杂的系统,使用docker来部署各种服务中间件再合适不过了。这里有一套简单的Docker入门系列 ...
计算机毕设项目springboot在线教育系统m866m程序+数据库+lw+源码 7 -- 2:31 App 计算机毕设项目springboot图书借阅管理系统bh5st程序+数据库+lw+源码 8 -- 4:48 App 计算机毕设项目springboot旅游信息网na6kf程序+数据库+lw+源码 18 -- 2:31 App 计算机毕设项目springboot电影推荐系统5d97n程序+数据库+lw...
我们的电影推荐系统融合了最先进的大数据技术,致力于为用户提供精准、个性化的电影推荐。系统核心业务功能包括用户画像构建、电影内容分析、协同过滤推荐和机器学习算法应用。用户画像构建通过分析用户的观影历史、评分和偏好,形成独一无二的用户特征;电影内容分析则深入挖掘电影情节、风格、演员阵容等多维度信息;协同过滤推荐...