基于SparkALS的电影推荐系统设计与实现
这是一篇关于矩阵分解,实时推荐,Spring Boot,Spark ASL的论文, 主要内容为伴随着互联网Web2.0以及信息技术的飞速发展,社交网络媒体蓬勃兴起,人们成为内容的生产者并从信息匮乏的时代进入到信息过载的时代。为了解决信息过载所产生的问题,推荐系统诞生了。推荐系统帮助人们从大量的数据中筛选出可用的电影、音乐、文章、商品等,找到最有价值的信息推荐给用户。看电影是人们娱乐的一种重要方式,得益于5G网络的快速发展,人们可以随时随地在线上观看高质量的电影,而不需要去线下的影院。电影推荐可以帮助用户在短时间内找到好看且符合口味的电影,提升用户的体验,进而绑定住用户群体,增加用户黏性。现有的电影网站如豆瓣等专注于对电影的评分以及影评,并没有向个人用户提供电影观看以及个性化的推荐服务。因此本文在基于矩阵分解的协同过滤算法的基础上设计出了电影的离线推荐和实时推荐算法,然后将此应用于实践,开发出了能够应用于生产环境的电影推荐系统,向用户提供推荐服务。论文主要工作包括:(1)研究国内外推荐系统的发展历史以及在电影行业中的应用,同时分析在推荐系统发展期间出现的各种推荐算法与它们在工业界中的应用。(2)介绍本文系统开发所涉及到的相关技术,主要包括Spring Boot框架、Mybatis框架、Vue框架以及大数据技术生态圈。(3)以矩阵分解为基础设计出了本文中电影的离线推荐和实时推荐算法。离线推荐使用Spark ALS训练多个模型,选出均方根误差最小的模型。使用矩阵分解得到的物品特征矩阵计算电影相似度,根据电影相似度提出了本文的实时推荐算法,然后基于Redis和Spark设计出了实时推荐流程。(4)根据系统的需求,完成了系统的总体架构设计、功能结构设计和数据库设计,并确定主要业务功能的工作流程,最后通过使用Spring Boot、Vue.js以及Spark等相关技术实现系统功能。(5)进行系统的运行与测试,通过黑盒测试和单元测试验证了系统功能的可行性和完备性,编写测试报告,为日后系统的运行与维护提供有效的记录。通过本文的研究表明,基于Spark ALS的电影推荐系统能够获得良好的推荐效果,本文所设计的离线推荐和实时推荐流程能够应用于实际工程,并通过具体系统的实现证明了其高效性和可行性。
基于SparkALS的电影推荐系统设计与实现
这是一篇关于矩阵分解,实时推荐,Spring Boot,Spark ASL的论文, 主要内容为伴随着互联网Web2.0以及信息技术的飞速发展,社交网络媒体蓬勃兴起,人们成为内容的生产者并从信息匮乏的时代进入到信息过载的时代。为了解决信息过载所产生的问题,推荐系统诞生了。推荐系统帮助人们从大量的数据中筛选出可用的电影、音乐、文章、商品等,找到最有价值的信息推荐给用户。看电影是人们娱乐的一种重要方式,得益于5G网络的快速发展,人们可以随时随地在线上观看高质量的电影,而不需要去线下的影院。电影推荐可以帮助用户在短时间内找到好看且符合口味的电影,提升用户的体验,进而绑定住用户群体,增加用户黏性。现有的电影网站如豆瓣等专注于对电影的评分以及影评,并没有向个人用户提供电影观看以及个性化的推荐服务。因此本文在基于矩阵分解的协同过滤算法的基础上设计出了电影的离线推荐和实时推荐算法,然后将此应用于实践,开发出了能够应用于生产环境的电影推荐系统,向用户提供推荐服务。论文主要工作包括:(1)研究国内外推荐系统的发展历史以及在电影行业中的应用,同时分析在推荐系统发展期间出现的各种推荐算法与它们在工业界中的应用。(2)介绍本文系统开发所涉及到的相关技术,主要包括Spring Boot框架、Mybatis框架、Vue框架以及大数据技术生态圈。(3)以矩阵分解为基础设计出了本文中电影的离线推荐和实时推荐算法。离线推荐使用Spark ALS训练多个模型,选出均方根误差最小的模型。使用矩阵分解得到的物品特征矩阵计算电影相似度,根据电影相似度提出了本文的实时推荐算法,然后基于Redis和Spark设计出了实时推荐流程。(4)根据系统的需求,完成了系统的总体架构设计、功能结构设计和数据库设计,并确定主要业务功能的工作流程,最后通过使用Spring Boot、Vue.js以及Spark等相关技术实现系统功能。(5)进行系统的运行与测试,通过黑盒测试和单元测试验证了系统功能的可行性和完备性,编写测试报告,为日后系统的运行与维护提供有效的记录。通过本文的研究表明,基于Spark ALS的电影推荐系统能够获得良好的推荐效果,本文所设计的离线推荐和实时推荐流程能够应用于实际工程,并通过具体系统的实现证明了其高效性和可行性。
基于SparkALS的电影推荐系统设计与实现
这是一篇关于矩阵分解,实时推荐,Spring Boot,Spark ASL的论文, 主要内容为伴随着互联网Web2.0以及信息技术的飞速发展,社交网络媒体蓬勃兴起,人们成为内容的生产者并从信息匮乏的时代进入到信息过载的时代。为了解决信息过载所产生的问题,推荐系统诞生了。推荐系统帮助人们从大量的数据中筛选出可用的电影、音乐、文章、商品等,找到最有价值的信息推荐给用户。看电影是人们娱乐的一种重要方式,得益于5G网络的快速发展,人们可以随时随地在线上观看高质量的电影,而不需要去线下的影院。电影推荐可以帮助用户在短时间内找到好看且符合口味的电影,提升用户的体验,进而绑定住用户群体,增加用户黏性。现有的电影网站如豆瓣等专注于对电影的评分以及影评,并没有向个人用户提供电影观看以及个性化的推荐服务。因此本文在基于矩阵分解的协同过滤算法的基础上设计出了电影的离线推荐和实时推荐算法,然后将此应用于实践,开发出了能够应用于生产环境的电影推荐系统,向用户提供推荐服务。论文主要工作包括:(1)研究国内外推荐系统的发展历史以及在电影行业中的应用,同时分析在推荐系统发展期间出现的各种推荐算法与它们在工业界中的应用。(2)介绍本文系统开发所涉及到的相关技术,主要包括Spring Boot框架、Mybatis框架、Vue框架以及大数据技术生态圈。(3)以矩阵分解为基础设计出了本文中电影的离线推荐和实时推荐算法。离线推荐使用Spark ALS训练多个模型,选出均方根误差最小的模型。使用矩阵分解得到的物品特征矩阵计算电影相似度,根据电影相似度提出了本文的实时推荐算法,然后基于Redis和Spark设计出了实时推荐流程。(4)根据系统的需求,完成了系统的总体架构设计、功能结构设计和数据库设计,并确定主要业务功能的工作流程,最后通过使用Spring Boot、Vue.js以及Spark等相关技术实现系统功能。(5)进行系统的运行与测试,通过黑盒测试和单元测试验证了系统功能的可行性和完备性,编写测试报告,为日后系统的运行与维护提供有效的记录。通过本文的研究表明,基于Spark ALS的电影推荐系统能够获得良好的推荐效果,本文所设计的离线推荐和实时推荐流程能够应用于实际工程,并通过具体系统的实现证明了其高效性和可行性。
基于SparkALS的电影推荐系统设计与实现
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