Advertisement

基于Flink和Alink的电商全端智能AI个性化实时推荐系统.rar

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

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Flink和Alink的电商全端智能AI个性化实时推荐系统.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。
     
  • 基于Flink的电商商品推荐系统
    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。
     
  • 基于SpringBoot和Vue的个性化电影推荐系统
    优质
    本项目是一款基于Spring Boot框架与Vue前端技术开发的个性化电影推荐系统，旨在为用户提供精准、个性化的观影建议。 本系统采用前后端分离的开发模式，后端基于Spring Boot框架构建，并提供RESTful API接口；前端则使用Vue.js框架进行开发，为用户提供直观且易于操作的界面。系统的功能主要包括： 用户管理：支持注册、登录及个人信息维护等功能，包括观影偏好、年龄和性别等信息录入，以便系统根据这些数据更精准地推荐电影。 电影信息管理：包含一个详尽的电影资料库，涵盖影片名称、导演、主演、上映日期以及剧情概述等内容。管理员可以进行添加、修改或删除操作以确保数据库的信息准确无误且内容完整。 个性化推荐：通过分析用户的观影记录和偏好等数据，利用协同过滤及内容过滤等算法生成个性化的电影推荐列表。用户可以在系统中查看这些推荐，并选择立即观看或将影片加入到自己的观影计划中。 电影浏览与搜索：提供分类浏览以及高级搜索功能，允许用户根据类型、上映时间等多种条件筛选出感兴趣的电影作品；同时支持关键词查询以快速定位目标片目。 评分和反馈机制：鼓励用户对已看过的电影进行评价打分并发表意见。系统会依据这些数据调整推荐策略，从而提升个性化推荐的效果；此外还欢迎用户提供关于推荐结果的反馈建议，助力持续改进和完善系统的性能表现。
     
  • 基于Web的个性化电影推荐系统
    优质
    本项目开发了一款基于Web的个性化电影推荐系统，利用用户行为数据分析和机器学习算法为用户提供精准个性化的电影推荐服务。 本段落介绍了基于Web端的个性化电影推荐系统的设计与实现方法，采用Apache、Php和MySql框架进行开发。通过协同过滤算法对数据集进行训练，并将最终结果存储在数据库中，供web页面调用展示。
     
  • 基于大数据的个性化商品推荐系统
    优质
    本项目构建了一套基于用户行为分析和偏好预测的大数据驱动型个性化商品推荐系统，旨在通过精准算法为用户提供定制化购物体验。 推荐算法包括统计推荐、基于LFM的协同过滤推荐、Item-CF、TF-IDF以及实时推荐。这些算法使用Java和Scala语言编写，并且采用MongoDB作为数据库。
     
  • 基于大数据的个性化商品推荐系统
    优质
    本项目研发了一套基于大数据分析技术的个性化商品推荐系统，通过深度学习用户行为数据，实现精准的商品推送，提升用户体验和平台销售效率。 推荐算法包括统计推荐、基于LFM的协同过滤推荐、Item-CF、TF-IDF以及实时推荐。这些算法采用Java和Scala语言编写，并使用MongoDB作为数据库。
     
  • Flink-RecommandSystem-Demo: 基于Flink的实时商品推荐系统，统计商品热度并存入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-commodity-recommendation-system：基于Flink的实时商品推荐系统，在用户进行评分时...
    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。
     
  • 基于Flink、HBase、Kafka、MySQL和Redis的电商实时推荐系统项目源码及数据集RAR包
    优质
    本项目提供了一个基于Apache Flink、HBase、Kafka、MySQL和Redis构建的电商平台实时推荐系统的完整源码与数据集，涵盖用户行为分析、商品推荐等功能。 实时推荐流程如下： 1. 从 Redis 中查询用户最近评分的商品列表。Redis 的 key 格式为 `ONLINE_PREFIX_` 加上用户的 userId。 2. 在 HBase 表 `userProduct` 中查询该用户的历次评分商品记录。 3. 基于用户最新评价的 productId，在 HBase 表 `itemCFRecommend` 中查找相关商品列表。 4. 根据步骤 1 和步骤 2 获得的商品信息，对上述找到的相关商品进行筛选过滤。 5. 结合最近一次评分和历史评分数据，重新排序推荐商品。同时根据所有用户对该产品的累计评价次数进行逆序排列以确定热门产品。 6. 利用 Flink 将 HBase 表 `rating` 中的数据加载到内存中，并按 productId 分组统计出现的频率。 7. 根据统计结果对各商品按照出现频次做逆向排序。
     
  • 基于Web的个性化电影推荐系统.zip
    优质
    本作品为一款基于Web技术的个性化电影推荐系统，通过分析用户的观影历史和偏好，提供精准且个性化的电影推荐。 本段落介绍了基于Web的个性化电影推荐系统的设计与实现（包含源代码）。该系统采用Apache、Php和MySql框架构建，并利用协同过滤算法对数据集进行训练处理。经过计算后，最终结果将被存储在数据库中并通过web页面调用展示给用户。