Advertisement

flink-commodity-recommendation-system:基于Flink的实时商品推荐系统,在用户进行评分时...

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
简介:flink-commodity-recommendation-system是一款基于Apache Flink构建的实时商品推荐引擎。当用户对产品进行评价或互动时,该系统能够即时分析数据并提供个性化的商品推荐,增强用户体验和粘性。 Flink商品推荐系统Recs 1. 前言 本项目旨在帮助用户入门使用Recommendation System,并提供了相应的开源学习资料。徽标通过在线网站制作完成。 作者开发该项目的初衷是为了解决在大数据领域中的问题,同时深入学习Flink及相关的大数据中间件技术。为了展示项目的功能和特性,配套地开发了一个基于Springboot + Vue框架的Web前端应用。考虑到项目的技术栈需求以及个人以往使用Python + Django + JavaScript进行网络开发的经验,作者选择现学了Springboot框架及Vue技术来实现项目的前后端统一。 在现有的开源代码基础上,作者进行了UI优化、修复了一些bug,并新增加了一部分功能模块。通过该项目的实践,作者深刻体会到解决问题时查阅官方文档和积极利用Google搜索资源的重要性。 然而需要注意的是,由于本项目中涉及的技术知识是现学现用且较为零散片面,在实现过程中不可避免地存在一些需要进一步改进和完善的地方。因此欢迎各位读者发现并提出问题,共同学习进步。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • flink-commodity-recommendation-systemFlink...
    优质
    简介:flink-commodity-recommendation-system是一款基于Apache Flink构建的实时商品推荐引擎。当用户对产品进行评价或互动时,该系统能够即时分析数据并提供个性化的商品推荐,增强用户体验和粘性。 Flink商品推荐系统Recs 1. 前言 本项目旨在帮助用户入门使用Recommendation System,并提供了相应的开源学习资料。徽标通过在线网站制作完成。 作者开发该项目的初衷是为了解决在大数据领域中的问题,同时深入学习Flink及相关的大数据中间件技术。为了展示项目的功能和特性,配套地开发了一个基于Springboot + Vue框架的Web前端应用。考虑到项目的技术栈需求以及个人以往使用Python + Django + JavaScript进行网络开发的经验,作者选择现学了Springboot框架及Vue技术来实现项目的前后端统一。 在现有的开源代码基础上,作者进行了UI优化、修复了一些bug,并新增加了一部分功能模块。通过该项目的实践,作者深刻体会到解决问题时查阅官方文档和积极利用Google搜索资源的重要性。 然而需要注意的是,由于本项目中涉及的技术知识是现学现用且较为零散片面,在实现过程中不可避免地存在一些需要进一步改进和完善的地方。因此欢迎各位读者发现并提出问题,共同学习进步。
  • Flink-RecommandSystem-Demo: Flink热度并存入Redis...
    优质
    Flink-RecommandSystem-Demo是一个基于Apache Flink构建的实时商品推荐系统项目。该项目通过分析用户行为数据来计算商品热度,并将结果存储在Redis中以供快速查询和推荐使用。 商品实时推荐系统1.0 系统架构 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,主要分为6个Flink任务:用户-产品浏览历史。该部分实现基于协同过滤的推荐逻辑,通过记录用户在某个类目下浏览过的产品信息为后续项目间的协同过滤提供基础;实时地将用户的评分存储到HBase数据库中的p_history表里,以便于未来的离线处理工作。 b. 用户-兴趣:此模块采用基于行为分析的方法来实现产品推荐功能。根据用户对同一产品的操作记录(如浏览、收藏等),通过计算不同操作之间的间隔时间等方式确定出其对该商品的兴趣程度,并以此为依据进行个性化的产品推荐服务。
  • Flink
    优质
    本项目构建于Apache Flink之上,旨在设计并实现一个高效的电商商品推荐引擎。利用实时流处理技术,该系统能够分析用户行为数据,提供个性化商品推荐服务,显著提升用户体验和购买转化率。 项目简介:本项目构建了一个基于Flink的实时商品推荐系统。用户登录后可以获取到实时的商品推荐、热门商品以及好评商品,并查看这些商品的具体详情并进行评分。该项目运用了Zookeeper、Kafka、Hbase、Mysql和Redis等技术,通过Flink来实现数据流处理功能,同时采用Springboot与Vue框架实现了前后端的分离开发。
  • Java利Flink开发代码.zip
    优质
    本资源包含使用Apache Flink框架编写的Java代码,实现了一个商品实时推荐系统。该系统能够处理大量数据流,并提供即时个性化推荐,适用于电商、新闻推送等场景。 Java基于Flink实现的商品实时推荐系统利用Flink统计商品热度,并将结果放入Redis缓存中。同时,该系统分析日志信息并将画像标签及实时记录存储在HBase数据库内。当用户发起推荐请求时,根据用户的画像数据对热门商品列表进行重新排序,并结合协同过滤和基于标签的两种推荐算法为每个产品添加相关联的产品。最后返回一个针对特定用户的个性化产品列表。
  • 计算(Flink)构建简易
    优质
    本项目介绍如何使用Apache Flink进行实时数据处理与分析,以搭建一个简单的实时推荐系统。通过实现实时用户行为追踪及个性化内容推送,为用户提供更加精准的服务体验。 对个人而言,推荐系统起到了过滤信息的作用;而对于Web或App来说,则通过满足用户的个性化需求来提升用户满意度。例如,在亚马逊网站上,由推荐系统促成的成交额占其总销售额(GMV)的30%以上;Netflix则因其实时推荐系统每年节省了近10亿美元的成本。 随着技术的进步,推荐系统的实时性越来越强。当一个会员访问Netflix时,平台希望在几秒钟内就能向他展示感兴趣的影片,以防止用户转向其他娱乐方式。 接下来将介绍如何利用阿里云的实时计算功能快速搭建一套高效的实时推荐系统。简而言之,推荐过程就是连接用户的兴趣与相关物品的过程。然而,在实际应用中,由于用户可能未曾接触过某些物品(如未观看过的电影),两者之间通常没有直接联系,这时就需要借助一些中间元素来建立这种关联性。
  • Recommendation System
    优质
    推荐系统是一种智能技术,它通过分析用户的行为和偏好,为用户定制化地提供信息、产品或服务建议。 我一直想做一个推荐系统,并且与朋友一起开始着手去做。以下是相关的文件: - 算法:包括推荐系统的算法及数据处理。 - positionData:使用scrapy爬虫获取的数据。 - positionDetails:利用scrapy的爬虫程序主要抓取职位详情信息,其中包含反爬机制。 - positionKeywords:通过scrapy从网站上收集所有的职位名称。
  • Flink和Alink全端智能AI个性化.rar
    优质
    本资源介绍了一种结合Apache Flink与阿里开源机器学习平台Alink的电商平台智能化推荐方案,实现个性化的实时商品推荐。 本课程旨在通过Flink+Alink技术栈构建一个电商全端智能AI个性化实时推荐系统,并提供完整版源码与课件下载服务。整个学习过程将围绕热门互联网电商平台的实际业务场景展开,涵盖统计推荐、离线推荐、文本内容推荐以及实时推荐等关键指标的内容讲解。 课程采用最新的大数据处理框架Flink1.13.0和AI算法库Alink1.4.0进行详细解析与实践操作。通过学习本课程,你可以节省摸索新技术的时间,并有效提升企业的开发效率及成本效益。
  • Flink动态数据
    优质
    本系统采用Apache Flink技术,构建了一个高效、灵活的动态实时分析框架,专为电商平台提供即时数据处理和深度分析服务。 课程分享——基于Flink流处理的动态实时电商实时分析系统,完整版共65讲,并提供源码及课件。本课程将构建一个真实的电商分析系统,通过使用Flink实现真正的实时数据分析功能。从零开始逐步指导学员完成整个系统的开发过程,在实际操作中快速掌握Flink技术。
  • Music Recommendation System: 7.17亿数据集析与音乐开发
    优质
    本项目基于庞大的7.17亿评分数据集,深入分析用户听歌偏好,构建高效准确的音乐推荐系统,致力于个性化音乐体验的提升。 音乐推荐系统分析了一个包含7.17亿个评分的数据集,并为用户开发了音乐推荐系统。生成图表以查找音乐行业中各种流派的趋势。
  • Flink平台
    优质
    本项目运用Apache Flink实时处理技术,深入挖掘和分析电商平台用户的购物习惯与偏好,为精准营销提供数据支持。 该项目是一个基于Flink的电商用户行为数据分析项目,包含以下几个模块:项目介绍与代码框架、实时热门商品统计、替换Kafka源、实时流量统计、恶意登录检测、利用CEP实现的恶意登录监控以及订单支付监控CEP实现。