基于Spark 的商品推荐系统的设计与实现

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摘要：随着电商平台的普及，商品推荐系统实现了用户的个性化推荐，帮助用户过滤掉无用的信息，提供更感兴趣的商品，既提升了用户体验，也增加了平台收益，实现了用户和平台的双赢。文章归纳了推荐算法和推荐系统研究中的关键技术，并利用Spark技术完成推荐系统的设计。该推荐系统包括离线推荐和实时推荐两大部分。离线推荐为用户提供离线推荐、最近热门商品、历史热门商品和相似商品的推荐结果；实时推荐根据用户的实时评分行为给出实时的推荐结果。（剩余4761字）

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