人才推荐系统-协同过滤算法（模型、用户、物品）-1 项目介绍

最新推荐文章于 2025-08-10 16:33:07 发布
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分类专栏： spark 文章标签： 推荐系统 协同过滤 模型 spark 相似度
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/QYmufeng/article/details/91986897
本文探讨了互联网信息过载的问题，并提出基于模型的协同过滤算法解决方案。通过计算用户间相似度，为求职者推荐可能感兴趣的职位，同时为公司推荐合适人才。项目采用Hadoop生态组件，包括HDFS、YARN、Spark等，实现数据处理与分析。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.项目介绍：

       随着互联网逐渐在社会普及，信息爆炸现象日益明显，各行业各领域用户不断为互联网提供信息输送，使得互联网成为一个无所不包、无所不含的信息汇聚体，而互联网用户又很难在浩如烟海的信息海洋中快速找寻到自己需要和感兴趣的信息。例如求职者想要在诸多的职位中找到理想的工作，公司想在茫茫人海中找到合适的人才，大量的无用信息使得这件事成为一件难事。为了解决这一问题，我们需要一个推荐系统，为求职者筛选可能感兴趣的职位，为公司推荐较为合适的人才。

       本文基于模型（用户，物品）的协同过滤算法，通过收集大量求职者对就职意向的评分，来计算每个求职者之间的相似度，选出相似度最高的一些用户之前选择过的职位且评分较高的并以此作为推荐结果。为公司推荐用户可以把职位看成用户，用户看成职位，根据职位的相似度作为相应的推荐。

       项目流程：

 

       集群资源规划设计：

 

qy01

qy02

qy03

HDFS

NameNode

DataNode

DataNode

DataNode

YARN

ResourceManager

NodeManager

NodeManager

NodeManager

Zookeeper

Zookeeper

Zookeeper

Zookeeper

Kafka

Kafka

Kafka

Kafka

Flume

Flume

Flume

Flume

Spark

Spark

 

 

Hive

Hive

 

 

Mysql

Mysql

 

 

       项目代码截图：

      界面展示：

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

基于用户的协同过滤算法（二）：用户相似度计算的改进
05-28 1323
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