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Spark平台下基于协同过滤算法的实时电影推荐系统源代码
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Spark平台下基于协同过滤算法的实时电影推荐系统源代码
基于深度学习的监督学习，使用梯度下降、ALS、LFM算法，使用AngularJS2生成前端框架，数据库为MongoDB，使用ElasticSearch作为搜索服务器，Redis作为缓存数据库，其中包括Spark的离线统计服务、Azkaban的工作调度服务、Flume的日志采集服务、Kafka作为消息缓冲服务，全局采用Scala编写，Java作为Tomcat部署使用，实现离线推荐、实时推荐、服务器冷启动问题处理。
基于深度学习的监督学习，使用梯度下降、ALS、LFM算法，使用AngularJS2生成前端框架，数据库为MongoDB，使用ElasticSearch作为搜索服务器，Redis作为缓存数据库，其中包括Spark的离线统计服务、Azkaban的工作调度服务、Flume的日志采集服务、Kafka作为消息缓冲服务，全局采用Scala编写，Java作为Tomcat部署使用，实现离线推荐、实时推荐、服务器冷启动问题处理。
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