一、项目背景
随着互联网技术的快速发展与普及,在线电影数量飞速增长,要想从众多的电影中选择一部自己想看的电影变得越来越困难。为了得到更好的观影体验,推荐系统应运而生。
推荐系统是解决在海量信息中获取用户想得到数据的利器,给用户带来良好的体验。
二、项目简介
该作品是以MovieLens数据集和TMDB网站数据作为依托，基于Spark大数据平台搭建的电影推荐系统。包含了离线推荐与实时推荐体系。提供了从前端应用、后台服务、算法设计实现、平台部署等多方位的闭环的业务实现。
三、架构设计及数据流图
四、数据源介绍及处理过程
五、模块设计
1.离线推荐模块
离线推荐模块核心算法实现流程
2.实时推荐模块
实时推荐模块核心算法：推荐优先级的计算
3.相似推荐模块
4.统计推荐模块
六、冷启动问题的处理
