基于Spark GraphX和PageRank算法的分布式微博好友推荐系统（含源码及文档）

简介：
本项目提出了一种利用Spark GraphX与PageRank算法实现高效分布式的微博好友推荐系统，旨在提升用户社交体验。包括完整代码与详尽文档。 资源内容包括： - 代码特点：内含运行结果，并且如果无法直接运行可以私信获取；参数化编程使参数易于更改；代码结构清晰、注释详尽，确保所有上传的代码都经过测试并成功运行。 - 适用对象：适合计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生在课程设计、期末大作业及毕业设计中使用。 作者是一位资深算法工程师，在大型企业工作超过十年，专注于Matlab、Python、C/C++ 和 Java 等编程语言以及 YOLO 模型的仿真。他擅长于计算机视觉领域内的目标检测模型和智能优化算法，并且在神经网络预测、信号处理、元胞自动机等方面也有丰富的经验。此外，在图像处理及无人机路径规划等领域也积累了大量的研究成果。 对于社交系统与电商网站而言，推荐系统扮演着极其重要的角色。随着数据量的增加，用户难以确定自己应当选择哪些商品或内容；因此在电商平台中需要依据用户的兴趣或者相似度来提供个性化的产品推荐服务。同样，在大型社交媒体平台上我们也希望能够向特定群体推送知名度高、活跃性强或其他方面符合其偏好特征的人脉资源（例如明星、音乐人和演员等）。PageRank算法在此类场景下具有广泛的适用性，因此本段落将重点介绍该算法的原理及其在好友推荐方面的应用实例，并且会在GitHub上开放实战项目的完整代码。