大数据课程设计期末实训项目

简介：
《大数据课程设计期末实训项目》是一门结合理论与实践的教学模块，旨在通过实际操作帮助学生掌握数据处理、分析及应用技能，为未来的职业生涯奠定坚实基础。 在电影推荐系统的大数据综合实训项目中，我们遇到了一些关键问题，并采取了相应的解决方案： 1. 数据规模与处理效率：由于电影数据库庞大，我们需要高效地分析大量数据。为解决这个问题，我们采用了Apache Spark作为主要的数据处理工具，利用其并行计算和分布式架构来提升数据处理速度。 2. 推荐算法的选择及优化：在实现推荐功能时，选择合适的推荐算法是一个挑战。为此，我们选择了协同过滤算法（包括基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤），并通过调整参数、模型配置以及进行评估与优化以提高推荐结果的质量和性能。 3. 用户反馈机制的设计：为了改进系统，我们需要收集用户对电影评分及反馈信息。如何有效地获取这些数据是一个难题。为此，我们设计了一个便于操作的用户界面让用户方便地提交他们的意见或打分，并结合用户的实际行为与评价来不断优化模型以提高用户体验度。 4. 系统扩展性和并发处理能力：考虑到大量同时在线访问者的需求，我们需要保证推荐系统的稳定运行及高负载下的良好表现。为此我们采取了相应措施保障其可伸缩性以及能够应对大规模用户请求的能力。