文件名称:
flink-recommandSystem-demo:基于Flink实现的商品实时推荐系统。flink统计商品热度，放入redis缓存，分析日志信息，将头像标签和实时记录放入Hbase。在用户发起推荐请求后，根据用户画像重排序热度榜，并结合
开发工具:
文件大小: 3mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-11
详细说明：商品实时推荐系统
1.系统架构v2.0
1.1系统架构图
1.2模块说明
a。在日志数据模块（flink-2-hbase）中，又主要分为6个Flink任务：
用户-产品浏览历史->实现基于协同过滤的推荐逻辑
通过Flink去记录用户浏览过这个类目下的某些产品，为后面的基于项目的协同过滤做准备实时的记录用户的评分到Hbase中，为后续离线处理做准备。
数据存储在Hbase的p_history表
用户-兴趣->实现基于碱性的推荐逻辑
根据用户对同一个产品的操作计算兴趣度，计算规则通过操作间隔时间（如购物-浏览<100s xss=removed xss=removed>实现基于标签的
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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