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計(jì)算機(jī)畢業(yè)設(shè)計(jì)Scrapy+SparkML機(jī)器學(xué)習(xí)電影推薦系統(tǒng) 協(xié)同過濾算法 大數(shù)據(jù)畢業(yè)設(shè)計(jì)

交互層提供了用戶與系統(tǒng)之間交互的途徑,通過簡(jiǎn)潔直觀的web頁面將系統(tǒng)展示給用戶。業(yè)務(wù)邏輯層主要用于實(shí)現(xiàn)交互層的功能,根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯實(shí)現(xiàn)用戶信息、電影信息的管理,同時(shí)選取合適的推薦算法來完成相關(guān)推薦。推薦算法層分為統(tǒng)計(jì)推薦、離線推薦和實(shí)時(shí)推薦。統(tǒng)計(jì)推薦主要用統(tǒng)計(jì)的方法如計(jì)算評(píng)論數(shù)或評(píng)分等來推薦;離線推薦主要反映用戶歷史的電影喜好,因?yàn)橛?jì)算量巨大需要離線定時(shí)運(yùn)行;實(shí)時(shí)推薦實(shí)主要反映用戶近期的電影喜好,在離線計(jì)算好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上可以做到秒級(jí)、毫米級(jí)的計(jì)算延遲。存儲(chǔ)層綜合關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來存儲(chǔ)用戶數(shù)據(jù)、電影數(shù)據(jù)和推薦結(jié)果集。交互層、業(yè)務(wù)邏輯層、推薦算法層和存儲(chǔ)層都將會(huì)部署在服務(wù)器端,用戶在web頁面上瀏覽時(shí)與服務(wù)器端通過HTTP協(xié)議來進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。


計(jì)算機(jī)畢業(yè)設(shè)計(jì)Scrapy+SparkML機(jī)器學(xué)習(xí)電影推薦系統(tǒng) 協(xié)同過濾算法 大數(shù)據(jù)畢業(yè)設(shè)計(jì)的評(píng)論 (共 條)

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