电影推荐系统
案例介绍
项目意图为构建完整的新闻推荐系统 其中分为多个模块
推荐模块
一.冷启动模块
1.热度推荐
2.标签-自定义推荐
3.实时推荐
二.协同过滤模块
ALS隐语义模型-最小交叉二乘法 推荐模块
用户模块
一.用户模块
1.用户登录
2.用户注册
3.忘记密码
整个系统是帮学生写的毕设,但是尽量真实的实现现实中的业务场景.例如:新闻app中用户注册后自定义标签,和实时推荐新闻等功能.
同时又因为系统环境的限制,没有集群,只有一个性能有限的伪分布式服务器,带hdfs都费劲,不可能实现更多的实时功能.所以kafka(卡夫卡),spark-streaming,hbase这几个常用的高性能实时服务组件并没有用上
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