基于Flink实现的商品实时推荐系统。flink统计商品热度，放入redis缓存，分析日志信息，将画像标签和实时记录放入Hbase。在用户发起推荐请求后，根据用户画像重排序热度榜，并结合协同过滤和标签两个推荐模块为新生成的榜单的每一个产品添加关联产品，最后返回新的用户列表。 系统架构图 模块说明a.在日志数据模块(flink-2-hbase)中,又主要分为6个Flink任务:用户-产品
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2024-01-29 01:59:35
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# 基于Hadoop的图书推荐系统实现指南
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何基于Hadoop实现一个图书推荐系统。作为一名经验丰富的开发者，我会为你提供一个详细的教程，包括整个实现流程和每一步所需的代码。
## 实现流程
下面是基于Hadoop的图书推荐系统的实现流程：
| 步骤 | 说明 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 数据收集和准备 |
| 步骤2 | 数据预处理
原创
2023-09-14 20:19:35
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m) In normal operation, the Capacity Scheduler does not preempt containers by forcibly killing them,so if a queue is under capacity due to lack of demand, and then demand increases, the queue will onl
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2023-12-26 16:38:02
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《Hadoop权威指南》知识点整理4MapReduce部分MapReduce的类型与格式_MapReduce类型reduce函数的输入类型必须与map函数的输出类型相同partition函数对中间结果的键值对(map输出)进行处理，并且返回一个分区索引，分区由键单独决定(值被忽略)map：(K1, V1) => list(K2, V2)reduce：(K2, list(V2)) =>
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2024-07-26 11:09:59
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前言：这两个月来一直在处理接手实验室师兄的一个图书推荐项目，期间从读懂其用python构建的简易推荐系统到在spark上写pyspark、scala程序来实现一个基于大数据平台的分布式推荐系统，对于我这样一个无人指点的小白着实是费了一番功夫，现在做记录如下。一、在spark分布式平台运到的坑1、 如何在spark ui上监听到spark的历史运行记录利用spark UI 调试和监控运行的spark
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2023-10-18 23:32:34
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MapReduce之基于内容的电影推荐（二）因为这个MapReduce方案比复杂，所以我把它拆分成三块，这样阅读和管理起来比也方便接上一篇博文MapReduce之基于内容的电影推荐（一），接下来利用MapReduce计算两个电影的相似度，通过计算他们的关联度来计算两个电影的相似度 这篇博文主要介绍通过MapReduce获取计算关联度所需要的相关参数MapReduce计算两个电影关联度1、对于每一对
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2024-06-21 18:24:32
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简单在线图书推荐网 使用Python语言+Django框架+Mysql数据库 基于用户、物品的协同过滤推荐算法 开发在线图书推荐系统 图书网站推荐系统 个性化推荐算法开发 人工智能、机器学习、分布式大数据开发 SimpleBookRecommendWebPython一、项目简介1、开发工具和使用技术Python3.8，Django3，mysql8，navicat数据库管理工具，html页面，jav
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2023-10-12 09:07:40
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# 基于Hadoop的图书推荐系统框架搭建指南
在当今大数据时代，推荐系统逐渐成为各类应用的重要组成部分，尤其在图书推荐领域。使用Hadoop和相关技术构建一个图书推荐系统，不仅可以帮助用户找到合适的书籍，也能够有效地管理和处理大规模的数据。本文将指导你如何实现一个基于Hadoop的图书推荐系统，并详细解释每个步骤。
## 一、实施流程
在构建图书推荐系统之前，我们需要了解整个流程。以下是我
目录 一 绪论 1 1.1 编写目的 1 1.2 背景及意义 1 1.3 开发及运行环境 2 二 需求分析 3 2.1 系统概述 3 2.3 系统功能需求 4 2.3.1 收集原始数据 4 2.3.2 计算物品相似度矩阵 4 2.3.3 计算用户购买向量 5 2.3.4 计算推荐向量并去重和排序 5 2.3.4 数据入库 5 2.3.5 作业控制 5 2.3.6商品推荐功能 6 2.4 系统非功能
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2023-08-25 16:48:01
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目录一、整体目录（示范）：文档含项目技术介绍、E-R图、数据字典、项目功能介绍与截图等二、运行截图三、代码部分（示范）：四、数据库表(示范)：数据库表有注释，可以导出数据字典及更新数据库时间，欢迎交流学习五、主要技术介绍：六、项目调试学习（点击查看）七、项目交流一、整体目录（示范）：文档含项目技术介绍、E-R图、数据字典、项目功能介绍与截图等二、运行截图三、代码部分（示范）：注册较验代码：// 注
相比于协同过滤来说，基于内容的召回会简单很多，主要思路就是召回用户点击过的文章的相似文章，通常也被叫做 u2i2i。离线召回首先，读取用户历史行为数据，得到用户历史点击过的文章spark.sql('use profile')user_article_basic = spark.sql("select * from user_article_basic")user_article_basic = u
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2023-11-30 11:58:30
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# 基于Hadoop的图书个性化推荐系统实现指南
在当前信息高速发展的时代，个性化推荐系统在各个领域都发挥着重要作用，特别是在图书推荐方面。本文将指导小白如何基于Hadoop实现一个图书个性化推荐系统。我们将从整体流程入手，再深入每一个步骤，最后结合实际代码进行讲解。
## 整体流程
以下是实现基于Hadoop的图书个性化推荐系统的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---
目 录第一章 绪论 1 1.1研究背景和意义 1 1.2研究目标 1 1.3论文结构 1 1.4本章小结 2 第二章 相关技术与方法 3 2.1架构概述 3 2.2关键技术简介 3 2.3开发工具 4 2.4本章小结 5 第三章 系统分析 6 3.1可行性分析 6 3.1.1技术可行性 6 3.1.2经济可行性 6 3.1.3 操作可行性 6 3.2 需求分析 6 3.2.1系统总体需求 6 3.
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2023-10-22 12:41:37
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本内容取之电子工业出版社出版、李金洪编著的《深度学习之TensorFlow工程化项目实战》一书的实例36。 通过调用TensorFlow中的tensorflow.contrib.factorization.WALSModel接口实现一个加权矩阵分解（WALS）模型，并用该模型实现基于电影评分的推荐系统。实例描述有一个电影评分数据集，里面包含用户、电影、评分、时间字段。要求设计模型，并用
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2023-10-31 20:33:27
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背景介绍推荐系统是利用 电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。最早的推荐算法通常是用关联规则建立的，如著名的啤酒尿不湿的故事，就是利用关联规则推荐商品促进成交的经典案例。而为之而生的算法，如Apriori算法，就是亚马逊所发明的。当我们在Amazon上购买图书
可以看KDD会议，最新推荐系统论文。推荐系统概述传统推荐模型Old school Model协同过滤模型通过对用户之间的关系，用户对物品的评价反馈一起对信息进行筛选过滤，从而找到目标用户感兴趣的信息。用户—商品的评分矩阵（该矩阵很可能是稀疏的）用户\物品xxxxxx行向量表示每个用户的喜好，列向量表明每个物品的属性基于评分矩阵（行列）计算相似度，以下是计算相似度的一些方法：余弦相似度皮尔逊相关系数
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2023-10-27 15:26:50
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电影推荐，设计为用户提供电影推荐，MovieLens数据集---用户描述、电影描述、评分记录三部分。用户的静态信息描述了该用户的人口统计学信息，如表征该用户的性别和年龄等。电影的静态信息则描述了该电影的内容，如表征该电影是喜剧、恐怖剧、爱情剧等；用户的评分记录则是用户的行为信息，表示用户看完电影之后对该电影的量化指标，它是连接用户与电影的媒介。在大型电影推荐网站中，推荐系统的设计往往是多种推荐引擎
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2024-08-14 19:33:08
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摘 要 基于大数据的推荐系统的实现主要基于hadoop的mapreduce程序，利用数学上的共线矩阵算法，来求出商品之间的亲密度，这个是要由用户购买的历史数据，经过分析求出来的。现在大数据时代已经到来，现在比较流行的就是hadoop和spark，hadoop是针对于离线数据的分析，而spark可以实时的对数据作出分析，还有一种技术是storm，它也可以做到实时对数据做出分析，但是它具有不稳定性，所
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2023-11-06 13:02:13
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# 基于Hadoop的音乐推荐系统
在现代社会，音乐推荐系统为用户提供个性化的音乐体验，方便用户在海量音乐中找到他们喜爱的歌曲。本文将介绍如何实现一个基于Hadoop的音乐推荐系统，适合刚入行的小白开发者。
## 项目流程
以下是实现基于Hadoop的音乐推荐系统的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 准备音乐数据集 |
| 2 | 安
# 基于Spark的图书推荐系统
随着互联网信息量的爆炸性增长，如何为用户提供个性化的推荐服务成为了当今的热门研究方向。图书推荐系统就是其中之一，使用数据分析技术为用户推荐合适的书籍，从而提高用户体验和图书销售量。本文将介绍如何利用Apache Spark构建一个简单的基于协同过滤的图书推荐系统，并给出相关代码示例。同时，本文还会展示项目的甘特图，帮助读者理解项目推进的步骤与时间安排。
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