大数据项目（图书推荐系统）

最新推荐文章于 2025-04-11 15:47:45 发布

达令dar

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文章标签：大数据

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_51470618/article/details/132650129

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本文介绍了推荐系统如何利用用户历史行为和偏好进行个性化推荐，涉及离线计算中的大数据处理技术如Hadoop、Spark和Hive，以及在线计算部分的Web框架如Flask、Django和Tornado实现实时服务。

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前言

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前言

推荐系统是一种信息过滤系统，能够自动预测用户对特定产品或服务的偏好，并向其提供个性化的推荐。它通常基于用户的历史行为、个人喜好、兴趣和偏好等，通过数据挖掘和机器学习算法，在大数据的支持下生成个性化的推荐内容，从而提高用户购买率和满意度。推荐系统广泛应用于电子商务、社交媒体、新闻资讯、音乐、电影等领域。推荐系统的作用是根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐个性化的内容，以满足用户的需求和兴趣。
在推荐系统架构中，离线计算部分主要使用 Hadoop、Spark、Hive 等大数据处理技术，将海量历史数据进行离线处理，构建出推荐模型。在线计算部分则使用 Flask、Django 或 Tornado 等 Web 应用框架，将推荐模型部署到 Web 服务器上，实现实时推荐服务。