系列文章目录 初识推荐系统——基于Spark平台的协同过滤实时电影推荐系统项目系列博客（一） 利用用户行为数据——基于Spark平台的协同过滤实时电影推荐系统项目系列博客（二） 项目主要效果展示——基于Spark平台的协同过滤实时电影推荐系统项目系列博客（三） 项目体系架构设计——基于Spark平台的协同过滤实时电影推荐系统项目系列博客（四） 基础环境搭建——基于Spark平台的协同过滤实时电影推荐系统项目系列博客（五） 创建项目并初始化业务数据——基于Spark平台的协同过滤实时电影推荐

系列文章目录 初识推荐系统——基于Spark平台的协同过滤实时电影推荐系统项目系列博客（一） 利用用户行为数据——基于Spark平台的协同过滤实时电影推荐系统项目系列博客（二） 项目主要效果展示——基于Spark平台的协同过滤实时电影推荐系统项目系列博客（三） 项目体系架构设计——基于Spark平台的协同过滤实时电影推荐系统项目系列博客（四） 基础环境搭建——基于Spark平台的协同过滤实时电影推荐系统项目系列博客（五） 创建项目并初始化业务数据——基于Spark平台的协同过滤实时电影推荐

推荐系统本质是在用户需求不明确的情况下，解决信息过载的问题，联系用户和信息，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息，另一方面让信息能够展现在对它感兴趣的用户面前，从而实现信息消费者和信息生产者的双赢(这里的信息的含义可以非常广泛，比如咨询、电影和商品等，下文中统称为item)。

然后经过了这么多年的发展，信息进一步丰富，因为很多信息，我们根本就不知道它的存在，这时搜索引擎也不适用了，出现了推荐系统，将你想要的信息主动的推送给你。推荐系统是推荐商品的，但是它如何推荐的呢?以饭馆吃饭来举一波例子。

通过与几所大学的合作，英伟达和 IBM 打造了一套新架构，致力于为 GPU 加速应用程序，提供对大量数据存储的快速“细粒度访问”...作为当前基于 CPU 统管一切事务的传统解决

携程在深度学习与推荐系统结合的领域也进行了相关的研究与应用，并在国际人工智能顶级会议AAAI 2017上发表了相应的研究成果《A Hybrid Collaborative Filtering Model with Deep Structure for Recommender Systems》，本文将分享深度学习在推荐系统上的应用，同时介绍携程基础BI团队在这一领域上的实践。

数据集： 链接：https://pan.baidu.com/s/1PbHV-pq_fF-ltQhj6yh5Hw 提取码：q0bv 1. 创建文件+配置文件 具体的文件创建操作不再展示，最终创建文件如下： 在这里插入图片描述ECommerceRecommendSystem下的pom.xml配置如下： <?xml version=

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提纲 过去八九年在广告、生活服务、电商等领域从事大数据及推荐系统相关工作，近来打算对过去的工作做一个系统性的梳理。一方面帮自己查缺补漏、进行更深入的学习；另一方面也希望能通过博客结交同好，增进交流。 这一博客系列以介绍推荐系统为主，会少量涉及广告系统。本篇文章作为该系列的第一篇，主要对推荐系统、数据框架等进行整体介绍，不涉及过多技术细节问题。 推荐系统简史 在互联网信息爆炸的今天，推荐系统是我们身边一个无法躲避存在。在淘宝上浏览商品，在抖音上刷视频，以及无处不在的小广告…可以说，只要你

现在网上到处都有推荐。亚马逊等主流电子商务网站根据它们的页面属性以各种形式向用户推荐产品。Mint.com之类的财务规划网站为用户提供很多 建议，比如向用户推荐他们可能想要办理的信用卡，可以提供更好利率的银行。谷歌根据用户搜索历史记录的信息优化搜索结果，找到相关性更高的结果。

推荐系统自从问世以来解决了许多不同的商业产品问题，深受广大互联网从业者的喜爱。传统的互联网电商公司像阿里巴巴和京东已经把推荐系统当成了自己的核心技术资产之一，而新兴的互联网产品像今日头条和抖音，也早已把推荐系统作为了自己的技术立足之本。

在上一篇文章的结尾部分我留了几个思考，也就是关于协同过滤算法劣势的研究，用来引出其他的推荐算法。因此在这篇文章中，我会从这些方面出发，实际地去解决这几点疑虑，并且透彻地去阐述协同过滤算法的劣势，然后给出相应的解决方案和对应的推荐算法。