Spark电影推荐系统：Spring、Redis和MongoDB的协奏曲
Spark电影推荐系统
本项目基于Spark构建，融合了Spring框架、Redis缓存和MongoDB数据库等技术，协同打造一个高效的电影推荐引擎。
核心技术
- Spark: 负责分布式数据处理和推荐算法的执行，实现高效的推荐计算。
- Spring: 作为项目的基础框架，提供依赖注入、事务管理等功能，确保代码结构清晰和可维护性。
- Redis: 作为缓存系统，存储热门电影数据和用户推荐结果，提高系统响应速度。
- MongoDB: 作为NoSQL数据库，灵活存储电影信息和用户行为数据，满足推荐系统的数据存储需求。
项目亮点
- 个性化推荐: 根据用户历史行为和偏好，推荐符合其口味的电影。
- 实时性: 利用Spark Streaming实时分析用户行为，及时更新推荐结果。
- 可扩展性: 基于分布式架构，可轻松应对数据量和用户量的增长。
适用场景
- 电影网站或App的推荐功能
- 个性化视频推荐平台
- 基于用户行为的推荐系统
文件大小：7.44MB
评论区