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基于用户行为的个性化推荐系统设计.docx

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基于用户行为的个性化推荐系统设计

PERSONALRECOMMENDATIONSYSTEMBASEDONUSERBEHAVIOR

PAGEII

摘要

基于用户行为的电影推荐系统设计，将基于用户对电影的打分行为，在用户没有明确要看什么视屏的场景下，为用户产生产生符合其口味，用户观看之后可能评测高分的电影，从而降低用户查找电影视屏的时间成本，提升用户的体验，提高用户视屏消费的粘性。本设计主要使用Spark-SQL实现基于统计的推荐，利用TF-IDF实现基于内容的推荐，基于Item-CF实现离线推荐，利用大数据流处理模型Kafka+Spark-Streaming

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