基于Spark的音乐艺术家推荐系统

简介：
本项目构建于Apache Spark框架之上，旨在开发一个高效的音乐艺术家推荐引擎。通过分析用户行为数据和偏好模式，系统能够提供个性化的音乐推荐，增强用户体验。 基于Spark实现的音乐艺术家推荐系统通过搜集用户行为数据来提升用户体验。这些数据包括用户点击播放哪位艺术家的作品及其频率。利用Spark ALS（Alternating Least Squares）算法，该系统能够根据用户的喜好进行个性化推荐。 整个流程在Yarn平台上运行，并采用Scala编写的大数据分析技术处理相关任务。具体而言，涉及的数据清洗和预处理步骤确保了模型的输入数据质量；同时通过定时同步增量数据至HDFS来保持系统的实时性与准确性。此外，该系统还会定期对模型进行重建以适应不断变化的用户行为模式。 最后，在根据预测结果生成推荐列表时，使用Quartz框架安排Scala脚本执行相关任务。这种方式不仅提升了效率也保证了模型能够持续优化和改进。