基于Spark的电子商务混合推荐系统的设计与实现
这是一篇关于电子商务,分区混合推荐,大数据计算引擎Spark,冷启动的论文, 主要内容为在新冠疫情于全球肆虐的背景下,电子商务行业遭受了极大的冲击,不过在后疫情时代各种新兴的电商销售方式的作用之下,电商整体的交易规模下滑态势有所缓解。如何让电商行业恢复增长成为各大电商平台亟待解决的问题。于是针对目前电子商务平台上信息过载,用户难以寻找到满意的商品这一难题,本文从实现一个混合式的电子商务推荐平台出发进行了相关的研究。电商混合推荐系统按照传统软件开发流程进行开发,从电商网站系统的需求出发,经过反复的设计和分析,最后完成了电商网站系统的实现并且对系统中所用算法进行了评估。整个系统主要采用B/S架构,使用企业级后端开发框架SSM进行服务端搭建,对于数据的存储选用的是关系型数据库和非关系型数据库结合的方式,系统中推荐算法的实现主要依靠基于Hadoop生态的Spark以及一些日志采集工具。为了降低单个推荐算法的局限性,系统采用了多种推荐算法混合的方式,依据的混合策略主要是分区混合,即在电商系统的不同页面中采用不同的推荐算法,让具备不同特征的推荐算法有机的融合到业务系统之中,以达到电商网站整体推荐效果和推荐速度等指标的提升。电商混合推荐系统借助高性能的大数据流式处理框架Spark大大提高了数据处理效率,并且使用结合了非个性化推荐和个性化推荐算法的混合推荐算法既保证了个性化推荐的推荐质量,又从一定程度上缓解了个性化推荐冷启动的缺陷,对于电商推荐平台的优化具有一定的应用价值。
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