基于深度学习的商品推荐系统，高性能，可承受高并发，可跨平台。 技术栈 项目用到的技术如下： 语言：Python3 Java Web端：Layui,Flask,Nginx,Gevent，Flask_Cache 模型训练： PaddleRec , PaddlePaddle 深度学习模型:DSSM, DeepFM 向量召回：milvus 数据存储： Redis 模型推理： PaddleServing 模块通信：gRPC,protobuf 快速开始 项目部署依赖 Python3、PaddlePaddle2.2.2、PaddleServing、milvus1.0、redis、nginx、Gevent

商品推荐系统 推荐算法应用实践 个性化的双11-天猫个性化推荐技术的应用 共29页.pptx

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基于html与JavaScript使用spark和MongoDB的商品推荐系统设计与实现

基于hadoop商品推荐系统课程设计，基于hadoop商品推荐系统课程设计。

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商品推荐系统（产品推荐系统） 项目介绍 商品推荐是针对用户面对海量的商品信息而不知从何下手的一种解决方案，它可以根据用户的喜好，年龄，点击量，购买量以及各种购买行为来为用户推荐合适的商品。在本项目中采用的是基于用户的协同过滤的推荐算法来实现商品的推荐并在前台页面进行展示，我将使用余弦相似度的度量方法来计算用户与用户之间的相似性，最终将相似度较高级的用户浏览的商品推荐给用户。 项目目标 商品推荐：根据不同用户之间的相似性来推荐给用户合适的商品 一级类目管理：管理一级类目的相关功能 二级类目管理：管理二级类目的相关功能 商品管理：对商品进行上架，下架，修改信息 管理员管理：管理管理员，用于商城后台的管理平台页面 商城会员管理：管理商城会员，对商城页面的会员进行管理 商城会员登录及注册：实现商城用户的登录功能以及注册功能 项目所采用的技术 开发环境 操作系统：Windows8.1 IDE：Ec

Hadoop基于物品的协同过滤算法实现商品推荐源码 Hadoop基于物品的协同过滤算法实现商品推荐源码 Hadoop基于物品的协同过滤算法实现商品推荐源码 Hadoop基于物品的协同过滤算法实现商品推荐源码 Hadoop基于物品的协同过滤算法实现商品推荐源码 Hadoop基于物品的协同过滤算法实现商品推荐源码 Hadoop基于物品的协同过滤算法实现商品推荐源码 Hadoop基于物品的协同过滤算法实现商品推荐源码 Hadoop基于物品的协同过滤算法实现商品推荐源码 Hadoop基于物品的协同过滤算法实现商品推荐源码 Hadoop基于物品的协同过滤算法实现商品推荐源码 Hadoop基于物品的协同过滤算法实现商品推荐源码 Hadoop基于物品的协同过滤算法实现商品推荐源码 Hadoop基于物品的协同过滤算法实现商品推荐源码 Hadoop基于物品的协同过滤算法实现商品推荐源码 Hadoop基于物品的协同过滤算法实现商品推荐源码 Hadoop基于物品的协同过滤算法实现商品推荐源码 Hadoop基于物品的协同过滤算法实现商品推荐源

自定义生成模拟数据。 规则如下： 商品的综合评价分数（grade）占30%的权值 商品的更新时间（updateTime）占10%的权值 商品的价格（grade）占10%的权值 商品和用户搜索内容的相似度（similarity）占40%的权值 商品的所在城市和用户注册的城市（city===cityOfUser）占3%的权值 商品的所在城市和用户访问城市（city===visitCity）占7%的权值 总权值（weight）越高，推荐排名就越靠前