基于 Spark 的协同过滤算法的国漫查询系统
设计一个基于 Spark 的协同过滤算法的国漫查询系统，涉及多方面的知识和技术，包括数据处理、
机器学习、分布式计算和系统架构等。以下是一个简化的系统设计与实现的概要，考虑到篇幅限
制，无法完整覆盖 8000 字，但会提供一个完整的框架和关键部分的详细描述。
一、系统概述
本系统旨在构建一个国漫推荐平台，利用协同过滤算法，根据用户的观看历史和喜好，提供个性
化的漫画推荐。系统基于 Apache Spark 框架，能够处理大规模数据集，实现高效、实时的推荐。
二、系统架构
1. 数据源层：从各个国漫平台收集数据，包括用户观看记录、评分、评论等。
2. 数据存储层：使用分布式存储系统（如 HDFS）存储原始数据和处理后的数据。
3. 数据处理层：利用 Spark 进行数据的清洗、转换和特征工程。
4. 算法层：实现协同过滤算法，包括基于用户的协同过滤（User-Based CF）和基于物品的
协同过滤（Item-Based CF）。
5. 应用层：提供用户接口，展示推荐结果，并收集用户反馈以优化推荐。
三、数据准备与处理
1. 数据收集：通过爬虫或 API 接口从各大国漫平台收集数据。
2. 数据清洗：去除重复、无效和异常数据。
3. 数据转换：将数据结构化为适合协同过滤算法的形式，如用户-物品评分矩阵。
4. 特征工程：提取用户和物品的特征，如用户的观看时长、物品的类别等。
四、协同过滤算法实现
1. 相似度计算：采用余弦相似度、皮尔逊相关系数等方法计算用户或物品间的相似度。
2. 预测评分：根据相似度和用户的历史评分预测用户对未观看物品的评分。
3. 生成推荐列表：根据预测评分排序，生成 Top-N 推荐列表。
五、系统实现细节
1. Spark 集成：使用 Spark MLlib 提供的协同过滤工具或自定义算法实现。
2. 性能优化：通过矩阵分解、分布式计算等技术提高算法性能。
3. 冷启动问题：结合基于内容的推荐方法解决新用户或新物品的冷启动问题。
4. 实时推荐：利用 Spark Streaming 处理实时数据，实现动态推荐。
六、系统测试与评估
1. 准确性评估：通过交叉验证、均方根误差（RMSE）等指标评估推荐的准确性。
2. 性能测试：测试系统在不同数据量下的响应时间和处理能力。
