本项目聚焦于利用大数据技术优化电商推荐系统，通过分析用户行为数据，提升个性化商品推荐精度和用户体验。
如今大数据已成为各大互联网公司工作的重点方向之一。推荐系统则是将大数据技术落地应用的最佳实践之一，并为企业带来了显著的用户流量和销售额增长。尤其是在电商领域，优秀的推荐系统能够大幅提高企业的销售业绩。国内外知名电商平台如亚马逊、淘宝和京东等都在积极投入研发力量，在招聘相关专业人才方面也下了很大功夫。
我们打造了一个基于修改后的中文版亚马逊电商数据集以及某家真实业务架构的电商推荐系统项目，该项目涵盖了离线推荐与实时推荐体系，并结合了协同过滤算法及内容基础推荐方法来提供混合型推荐。具体实现的部分包括：统计性离线推荐、隐语义模型下的离线推荐、自定义模型驱动的实时推荐以及基于物品相似度的内容和Item-CF的离线相似性推荐。
这个项目具有很高的实用性和综合性，能够帮助学习者系统地梳理并整合已有的大数据及机器学习知识。通过该项目的学习，学生可以深入了解电商企业中推荐系统的实际应用情况，并为希望增加大数据项目经验、特别是对电商业务感兴趣的求职人员提供一个很好的学习平台。
此项目的适合人群包括：
1. 拥有一定Java或Scala编程基础且想了解大数据技术的应用方向的开发人员；
2. 对于有兴趣深入理解电商领域内推荐系统运作机制的学习者。
5星
