外卖数据分析与推荐系统——基于Spark的技术实现+源代码+文档说明

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本项目构建了一个高效的外卖数据分析与个性化推荐系统，采用Apache Spark技术进行大数据处理，并提供详尽的源代码及文档支持。本项目代码经过全面测试并成功运行后才上传，请放心下载使用！该项目适合计算机相关专业（如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化及电子信息）的在校学生、教师或企业员工，同时也非常适合初学者进行进阶学习。此外，它也可以作为毕业设计项目、课程设计作业以及项目初期演示等用途。如果您的基础知识扎实，可以在此代码基础上进一步修改和扩展功能，适用于各种学术和个人项目的需要。下载后，请先查看README.md文件（如果有），仅供个人或教育用途参考使用，并严禁用于商业目的。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

外卖数据分析与推荐系统——基于Spark的技术实现+源代码+文档说明

优质

本项目构建了一个高效的外卖数据分析与个性化推荐系统，采用Apache Spark技术进行大数据处理，并提供详尽的源代码及文档支持。本项目代码经过全面测试并成功运行后才上传，请放心下载使用！该项目适合计算机相关专业（如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化及电子信息）的在校学生、教师或企业员工，同时也非常适合初学者进行进阶学习。此外，它也可以作为毕业设计项目、课程设计作业以及项目初期演示等用途。如果您的基础知识扎实，可以在此代码基础上进一步修改和扩展功能，适用于各种学术和个人项目的需要。下载后，请先查看README.md文件（如果有），仅供个人或教育用途参考使用，并严禁用于商业目的。

基于Spark的交通数据分析系统+源代码+文档说明

优质

本项目构建于Apache Spark之上，旨在提供一套全面的解决方案用于分析大规模交通数据。包括详尽的数据处理、模式识别及预测模型，并附带完整的源代码和详细文档以供学习与参考。资源内容包括基于Spark的交通分析系统及其源代码和文档说明。该系统的代码特点如下：内含运行结果；参数化编程使得参数方便更改；代码思路清晰且注释详细，经过测试确保功能正常后上传。适用对象为计算机、电子信息工程及数学专业的大学生，在课程设计、期末大作业或毕业设计中可使用此资源。作者是一位资深算法工程师，拥有十年工作经验，在某大型企业任职。擅长领域包括Matlab、Python、CC++和Java编程语言以及YOLO算法仿真工作；具备丰富的计算机视觉、目标检测模型开发及智能优化算法等方面的经验，并且在神经网络预测、信号处理、元胞自动机应用、图像处理技术，智能控制方案设计以及路径规划策略制定等多个领域有着深厚的造诣。

基于Spark的分布式音乐推荐系统（含源代码及文档说明）

优质

本项目构建于Apache Spark之上，旨在开发一个高效的分布式音乐推荐系统。通过分析用户行为数据，采用协同过滤算法提供个性化音乐推荐服务，并附带详尽的源码和文档支持，便于研究与应用。本资源内的项目代码经过全面测试，在确保功能正常后上传，请放心下载使用。 1. 该项目适用于计算机相关专业（如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等）的在校学生、教师或企业员工学习，也适合初学者进阶学习。此外，该资源也可作为毕业设计项目、课程设计作业以及项目初期演示之用。 2. 如果您具备一定的基础，可以在此代码基础上进行修改以实现其他功能，并可用于毕设、课设和作业等用途。下载后请首先查看README.md文件（如有），仅供学习参考，请勿用于商业用途。

基于Spark MLlib ALS的音乐推荐系统（含源代码及文档说明）

优质

本作品开发了一个基于Apache Spark MLlib中交替最小二乘法(ALS)算法的音乐推荐系统。项目提供详尽的源代码和使用指南，旨在帮助用户理解和实现高效的个性化音乐推荐服务。资源内容包括参数化编程的代码示例，这些代码包含运行结果，并且可以方便地更改参数。编程思路清晰、注释详尽，所有上传的代码都经过测试并成功运行。适用对象：计算机科学、电子信息工程以及数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计项目。作者介绍：一位在大型企业工作的资深算法工程师，在Matlab、Python、C/C++及Java编程语言领域有超过十年的工作经验，并且熟悉YOLO目标检测模型。擅长多种领域的算法仿真实验，包括但不限于计算机视觉、智能优化算法、神经网络预测、信号处理和元胞自动机等。

基于Spark技术的推荐系统设计与实现

优质

本项目聚焦于运用Apache Spark的大规模数据处理能力，旨在设计并实现一个高效、个性化的推荐系统。通过深入分析用户行为数据，采用协同过滤算法优化推荐结果，以提升用户体验和满意度。推荐系统是数据挖掘的重要组成部分,能够实现对海量数据的快速、全面且准确地筛选与过滤。然而，传统的单主机模式下的推荐算法在计算过程中耗时较长，无法满足现代商业环境中对于技术速度及可靠性的需求。Spark大数据平台通过引入RDD（弹性分布式数据集）的概念和基于内存的操作模式，在处理大规模数据分析方面展现出显著优势。鉴于推荐系统中频繁进行的迭代运算过程，使用Spark框架可以大幅提升其运行效率。本段落利用Spark平台设计了一种以物品为基础的协同过滤(Item-CF)算法的商品推荐系统，并在Movie Lens 数据集中进行了测试与验证。实验结果显示，该推荐系统的准确度得到了提升且计算时间显著减少,为未来进一步研究大数据环境下的推荐技术提供了有益参考和支持。

基于Python和Hadoop的电影推荐系统实现+源代码+文档说明

优质

本项目基于Python与Hadoop构建了一个高效能的电影推荐系统，并提供了详尽的源代码及文档指导。旨在通过数据分析技术提升用户体验，增强个性化推荐效果。本项目旨在通过编写基于Hadoop的电影推荐系统代码来掌握在Hadoop平台上的文件操作及数据处理技能。该项目适用于计算机、电子信息工程以及数学专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计。作者是一位资深算法工程师，拥有10年的工作经验，在Matlab、Python、C/C++和Java等领域积累了丰富的项目实战经验和理论知识。擅长领域包括但不限于：计算机视觉、目标检测模型开发与优化；智能优化算法的研究及应用；神经网络预测技术的探索；信号处理方法的设计及其在实际场景中的实现；元胞自动机建模技巧的应用研究；图像处理算法的研发和改进措施实施等。本项目采用Windows 10操作系统，Hadoop版本为2.8.3，Python环境要求至少支持3.x版本，并推荐使用VSCode作为主要开发工具。此外，MySQL数据库系统需安装至最新版（如：MySQL 8.0）。

基于Spark技术的电影推荐系统代码.rar

优质

本资源为一个基于Apache Spark的大数据分析项目，实现高效的电影个性化推荐算法。通过分析用户行为数据，提供精准的电影推荐服务。包含完整源码和详细文档说明。本次项目是一个基于大数据过滤引擎的电影推荐系统——“懂你”电影网站。该项目涵盖了爬虫技术、前端与后端开发的电影网站、后台管理系统以及使用Spark构建的推荐系统。

基于Spark技术的电影推荐系统

优质

本项目基于Apache Spark构建高效能电影推荐算法，利用大数据处理能力分析用户行为数据，提供个性化精准推荐。本课程论文探讨了Spark及其集成开发环境IntelliJ IDEA的安装与操作方法，并详细介绍了基于Spark的电影推荐系统的开发流程。推荐引擎是机器学习领域中最常见的应用之一，我们可以在许多购物网站上看到此类应用的实际效果。基于Spark的电影推荐系统采用的是Spark MLlib中的ALS（交替最小二乘）算法，通过对会员对电影的评分数据和观看记录进行分析构建协同过滤式的推荐模型，并利用历史数据训练该模型以实现针对用户个性化推荐电影及为特定电影寻找潜在观众的功能，从而提高用户的观影频率。