
Java 大视界 -- Java+Spark MLlib 构建智能推荐系统:协同过滤算法实战与优化(441)
Java+Spark MLlib构建智能推荐系统实战 本文详细介绍了基于Java和Spark MLlib构建协同过滤推荐系统的全流程实践方案。主要内容包括: 架构设计:采用离线批处理为主、近实时更新为辅的架构,包含数据采集层、处理层、模型层、推荐生成层、存储层和应用层六大模块,可支撑千万级用户推荐需求。 技术实现: 使用Spark MLlib的ALS算法进行协同过滤模型训练 提供数据清洗、模型训练、推荐生成等核心代码实现 采用MySQL存储推荐结果,支持批量插入和事务保障 生产级优化: 版本化模型存储规避覆




