基于Spark的实时视频推荐系统的设计与实现
摘 要
随着互联网知识和技术的普及，我们的生活进入信息爆炸的时代，产生了大量数据。
在大量的数据中，用户往往难以迅速地找到自己所需的、有价值的资讯。而推荐系统则是根据用户过往的历史行为数据，通过大量的数据找到对其最有吸引力的视频，然后向用户推荐。
本系统主要实现了用户登录、离线推荐、实时推荐和浏览视频的功能。使用了Springboot
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ue搭建了一个前后端分离的视频网站，使用Hadoop，Hive，Spark，Flume，Kafka大数据处理技术进行系统架构的搭建，离线推荐部分，选取moivelens
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