商品大数据实时推荐系统,前端：Vue + TS + ElementUI，后端 Spring + Spark.zip

# 后端简介 ## 一、recommend 独立运行的推荐源代码，分为实时推荐以及离线推荐，综合利用了协同过滤算法以及基于内容的推荐方法来提供混合推荐 ### 技术栈简介 1. Spark 2. Spark SQL 3. SparkMLlib 4. ~~Flink（尚未启用，2.0 版本开发即将启动）~~ 5. ~~FlinkML（2.0 版本即将迁移到 Flink 上）~~ 6. MongoDB：存储文本数据 7. Redis：保存用户的评分数据，为实时处理提供高速的数据传输，数据格式为每一个 userId 里面保存多个 productId:rates，即 1. userId:123456 1. 10010:4.5 2. 10011:2.3 2. userId:654321 1. XXXX 8. 项目各个模块的原理详解，请点击[这里]( https://github.com/ittqqzz/ECommerceRecommendSystem/blob/master/backend/detail.md ) ### 项目总览 离线计算均为批处理任务，使用 SparkSQL 与 SparkMLib 辅助处理 实时计算需要 SparkStreaming 辅助处理  ### 离线推荐部分 1. 统计服务（Spark Core + Spark SQL） 2. 推荐服务（Spark Core + Spark MLlib + ALS 算法） ### 实时推荐部分： 1. 获取消息服务（Redis + Kafka） 2. 推荐服务（Spark Streaming） ### 数据集格式 商品数据集 | **字段名** | **字段类型** | **字段描述** | **字段备注** | | -------------- | ------------ | ------------- | ---------------- | | **productId** | Int | 商品的ID | | | **name** | String | 商品的名称 | | | **categories** | String | 商品所属类别 | 每一项用“\|”分割 | | **imageUrl** | String | 商品图片的URL | | | **tags** | String | 商品的UGC标签 | 每一项用“\|”分割 | 用户评分数据集 | **字段名** | **字段类型** | **字段描述** | | ------------- | ------------ | ------------ | | **userId** | Int | 用户的ID | | **productId** | Int | 商品的ID | | **score** | Double | 商品的分值 | | **timestamp** | Long | 评分的时间 | ### 算法简介 ALS：通过观察到的所有用户给产品的打分，来推断每个用户的喜好并向用户推荐适合的产品 TF-IDF：提取最能代表文本的关键词