首发于 大数据项目
电影推荐系统设计

电影推荐系统设计

一、主要内容

主要内容


1、项目框架

项目框架


2、数据生命周期

数据生命周期


3、大数据处理流程

大数据处理流程

我们的目标


4、系统模块设计

系统模块设计 图1
系统模块设计 图2
系统模块设计 图3

系统数据流图

系统数据流图


5、数据源解析

数据源解析

电影信息

电影信息

用户评分信息

用户评分信息

电影标签信息

电影标签信息


6、主要数据模型

主要数据模型



二、统计推荐模块

统计推荐模块


1、统计推荐模块

统计推荐模块 图1
统计推荐模块 图2


2、历史热门电影统计

历史热门电影统计


3、近期热门电影统计

近期热门电影统计


4、电影平均评分统计

电影平均评分统计


5、各类别 Top10 评分电影统计

各类别 Top10 评分电影统计



三、离线推荐模块

离线推荐模块


1、离线推荐模块

离线推荐模块


2、ALS推荐模型训练

ALS推荐模型训练


3、计算用户推荐矩阵

计算用户推荐矩阵


4、计算电影相似度矩阵

计算电影相似度矩阵


5、存储电影相似度矩阵

存储电影相似度矩阵



四、实时推荐模块

实时推荐模块


1、基于模型的实时推荐模块

基于模型的实时推荐模块 图1
基于模型的实时推荐模块 图2


2、推荐优先级计算

推荐优先级计算 图1
推荐优先级计算 图2


3、基于内容的推荐

基于内容的推荐 图1
基于内容的推荐 图2


4、混合推荐 —— 分区混合

混合推荐 —— 分区混合

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