介绍
基于hadoop商品推荐系统
软件架构
大数据架构: 基于物品的协同过滤算法主要有两步：
1、计算物品之间的相似度：可依据物品共现次数、余弦夹角、欧氏距离这三种方法计算得到物品之间的相似度。
2、根据物品的相似度和用户的历史购买记录给用户生成推荐列表
最终推荐的是什么物品，是由推荐度决定的。 核心：找出所有两两同时被购买商品出现的次数， 现在其中有用户购买了其中一个商品，推荐该商品组合另外一件商品
后端架构:
springboot + mybatis 框架
前端架构： HTML Ajax
如果想要源码移步
https://gitee.com/minxianrui/hadoop-commodity-recommendation-master.git
