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
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简介：
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。
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