文件名称:
Steam_Recommendation_System:推荐系统，协作过滤，Spark，Hive，Flask，Web爬网程序，AWS EC2，AWS RDS-源码
开发工具:
文件大小: 9mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-11
详细说明：项目Steam游戏推荐系统
1概述
关键字：推荐系统，协作过滤，Spark，Hive，Flask，Web爬网程序，AWS EC2，AWS RDS
1.1引言
推荐系统在最近几年变得越来越流行，并且广泛用于电影，音乐，新闻，书籍，研究文章，搜索查询，社交标签和产品等各个领域。
推荐系统或推荐系统是信息过滤系统的子类，其试图预测用户将给予商品的“等级”或“偏好”。
在这个项目中，我通过Spark的ALS（交替最小二乘）API（pyspark.mllib.recommendation.ALS）在Spark上使用协作过滤算法，实现了游戏推荐系统。 协作过滤方法是基于收集和分析有关用户的行为，活动或偏好的大量信息，并基于与其他用户的相似性来预测用户的喜好。
1.2架构
整个项目分为三个阶段：
通过Web爬网程序收集数据
Spark上的游戏推荐引擎
Web UI实施
该项目的体系结构如下所示：
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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