计算机课程毕设：基于hbase + spark 实现常用推荐算法（主要用于精准广告投放和推荐系统）.zip

中的“计算机课程毕设：基于hbase + spark 实现常用推荐算法（主要用于精准广告投放和推荐系统）”表明这是一个关于计算机科学与技术专业毕业设计的项目，重点在于利用HBase和Spark两种技术来实现推荐算法，目标是优化广告投放和推荐系统的精度。 提到的是“计算机类毕业设计源码”，意味着这个压缩包包含的是实际编程代码，学生可能需要通过阅读和理解这些代码来学习如何构建一个基于大数据处理的推荐系统。 包括“数据库”、“系统”和“毕业设计”，这提示我们项目涵盖了数据库管理系统、分布式计算系统以及软件工程中的毕业设计实践。 【压缩包子文件的文件名称列表】中的“Graduation Design”可能是一个包含所有项目文件的主目录，里面可能有代码文件、文档、报告等。 现在，我们将深入探讨HBase和Spark在推荐系统中的应用： HBase是一种分布式的、面向列的NoSQL数据库，特别适合存储大规模结构化数据。在这个项目中，HBase可能会被用作推荐系统的数据存储平台，因为它能够高效地处理海量数据，并支持实时查询。用户行为数据、产品信息和其他相关数据可以被结构化并存储在HBase表中，以便快速检索和分析。 Spark则是一个用于大数据处理的开源计算框架，它的核心特性是支持内存计算，能显著提升数据处理速度。在推荐系统中，Spark可以用来进行数据预处理、特征工程、协同过滤等推荐算法的计算。比如，它能快速计算用户与商品之间的相似度，从而生成个性化的推荐列表。 推荐算法通常包括基于内容的推荐、协同过滤（用户-用户或物品-物品）、矩阵分解等方法。在这个项目中，可能会使用Spark的MLlib库来实现这些算法。MLlib提供了对多种机器学习算法的支持，包括协同过滤，它可以有效地处理用户行为数据，预测用户对未评价物品的评分，从而生成推荐。 此外，为了实现精准广告投放，项目可能还涉及到用户画像的构建，这需要对用户的行为、兴趣、属性等多维度数据进行深度挖掘。Spark的数据处理能力和HBase的高效存储将在此环节中发挥关键作用。 这个毕业设计项目展示了如何结合大数据处理工具和推荐算法来解决实际问题，对于理解大数据环境下的推荐系统和广告投放策略有着重要的学习价值。通过研究和分析源码，学生不仅可以掌握HBase和Spark的使用，还能深入理解推荐系统的设计与实现。