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九、Spark mllib 基于MoiveLens电影评分数据集推荐案例代码
一、推荐系统概述
推荐系统:通过探寻不同物品/产品(Item、Product)之间或者不同用户之间喜好的联系,用于预测用户喜好的物品。
推荐系统本质:寻找不同用户或不同物品之间的相似度
示例:亚马逊电商购物平台——商品推荐
二、推荐系统的组成
一个完整的推荐系统应该包含:产品、系统、消息中间件、搜索引擎、NoSQL、分布式计算引擎、算法、效果评测 这些部分构成。其中产品、系统、
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九、Spark mllib 基于MoiveLens电影评分数据集推荐案例代码
推荐系统:通过探寻不同物品/产品(Item、Product)之间或者不同用户之间喜好的联系,用于预测用户喜好的物品。
推荐系统本质:寻找不同用户或不同物品之间的相似度
示例:亚马逊电商购物平台——商品推荐
一个完整的推荐系统应该包含:产品、系统、消息中间件、搜索引擎、NoSQL、分布式计算引擎、算法、效果评测 这些部分构成。其中产品、系统、
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