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基于Spark的电影推荐系统

MovieRecommendSystem

基于Spark的电影推荐系统

一、推荐系统要解决的问题：

  1、如何从大量信息中找到感兴趣的信息；

  2、如何让自己生产的信息脱颖而出，收到大众喜爱；

二、推荐系统的应用：

  1、电子商务    2、社交网络    3、电影和视频网站    4、个性化阅读......

三、什么是好的推荐系统？

   能够实现用户、网站和内容提供方三方共赢。

四、推荐算法有哪些？

  1、基于内容的推荐算法；

  2、基于协同过滤的推荐算法(基于邻域) --- 如根据两个人的亲密度推荐给一个人另外一个人喜欢的物品；

  3、基于关联规则的推荐算法 --- 如啤酒与尿布；

  4、基于模型的推荐算法(常用于实时推荐)；

  5、混合推荐等......

五、推荐系统注意点：

  1、推荐系统需要依赖用户的行为日志，一般都作为一个后台应用程序存在于网站中；

  2、推荐系统一般都有三个部分组成：前端交互界面、日志系统和推荐算法系统；

  3、对于实施推荐算法，有两点要求，一是用户本次评分后，或最近几次评分后系统可以明显的更新推荐结果，二是计算量不大，满足响应时间的实时或准实时要求。