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。

本文记录了在spark上协同过滤算法的相关内容，如果有做相关工作的同学，可以邮件与我联系 zhaoliang19960421@outlook.com 本文参考了spark协同过滤，在此表示感谢 协同过滤算法的本质是在全局范围内统计用户的行为，对每个行为进行打分记录，找到行为最相似的两人或者所有人的行为最相似的两个物品。具体的协同过滤的过程如下图所示 其中cos距离的计算方式如下图所示 具体的操作方式如下（ 以用户的协同过滤为例）： 在全局范围对，每个用户对每个商品进行打分（对于不同的行

可以说，很少有人会想，如果你试图在一个比最低推荐规格慢233倍的处理器上运行一个旧的Windows版本会发生什么？如果这个问题让你好奇，NTDev给出了答案。他是一位Windows爱

为了读者较为清晰地认识到推荐算法的全貌和各个算法之间的轻重等级，并且能够把握一些小众的推荐算法来为自己设计的推荐系统起到锦上添花的作用，我将会在这一篇文稿中对一些小众的推荐算法进行梳理，正真做到展示出推荐算法的全貌，也对得起这个系列的名字——推荐算法集锦。

1 简介 今天学长向大家介绍一个学长帮助往届学生做的毕业设计项目 基于协同过滤的电影推荐系统 毕设帮助，开题指导，资料分享，疑问解答(见文末) 1 设计概要 21世纪是信息化时代，随着信息技术和网络技术的发展，信息化已经渗透到人们日常生活的各个方面，人们可以随时随地浏览到海量信息，但是这些大量信息千差万别，需要费事费力的筛选、甄别自己喜欢或者感兴趣的数据。对网络电影服务来说，需要用到优秀的协同过滤推荐功能去辅助整个系统。 学长设计的系统基于Python技术，使用UML建模

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

上一篇讲完推荐系统的分类和功能后，在这我有必要对其中的一个名词“长尾效应”进行完整的解释。长尾效应在百度百科上解释为“从人们需求的角度来看，大多数的需求会集中在头部，而这部分我们可以称之为流行，而分布在尾部的需求是个性化的，零散的小量的需求。”

在这篇文稿中，我将会对前面阐述的遗漏内容进行补充，并在之前的基础上提高一个层次，来在推荐系统算法中更加深入一步。

经过了十几年的发展，推荐系统在互联网行业已经变得越来越流行。从早年没有一个合适的产品形态，到如今在今日头条和抖音等商业产品中发挥重要作用，推荐系统已经越来越受到互联网公司和研究界学者的重视。