基于Spark的电影推荐系统的设计与实现

针对大数据时代电影资源快速增长而出现的信息过载问题,采用Spark分布式计算平台,结合MongoDB(分布式文档存储数据库)业务数据库、Redis(远程字典服务)缓存数据库,以及Flume(日志收集系统)、Kafka(开源流处理平台)和Spring开源框架等工具设计并实现了一个电影推荐系统。系统主要包括数据采集模块、离线推荐模块、实时推荐模块和综合业务模块,其中离线推荐模块采用交替最小二乘(ALS)算法训练隐语义模型求得预测评分,实时推荐模块通过Spark Streaming流实时处理用户在可视化界面对电影的评分操作。经功能测试及兼容性测试表明,系统可依据用户行为偏好,快速准确地完成电影推荐,可用性较高。

基于Spring Boot的源码资源托管平台设计与实现

随着编程技术的快速发展和互联网广泛应用,对开发者的技术要求也在迅速提高。该设计旨在建构一个专注于服务互联网行业职业开发者和编程爱好者的技术交流平台,该系统前端采用LayUI以及Thymeleaf模板引擎;数据存取使用Redis高性能缓存框架;内嵌Shiro安全框架,可拦截低权限访问,保证系统信息安全;在设计系统时添加使用基于ALS算法离线推荐模块,综合利用了协同过滤算法以及基于内容的推荐方法来提供混合推荐。随着我国各类互联网从业者规模的扩大和数量的增多,本平台对于从事互联网企业的开发者提升自身能力、扩展眼界有巨大帮助作用.