基于Spark平台的混合推荐系统研究

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在信息化时代,海量的数据信息使得用户难以获取自身感兴趣的物品或许连用户自己都不知道的潜在物品信息,这时候就需要转变思维方式,让物品信息主动找到所需要它的用户。推荐系统就是实现这一理论的中介者,以Spark平台为基础和其他相关联的大数据技术,采用分布式日志收集框架Flume收集用户隐式的行为信息,再将获取的日志数据信息进行相应的格式转换和清洗,最后Spark Streaming实时流式框架通过向kafka集群以消费的方式处理及时响应用户的行为,从而满足推荐系统的个性化需求[1]。采用Spark等大数据处理技
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