一、项目简介 本项目是一套基于SSM的电子商务推荐系统，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的Java学习者。 包含：项目源码、数据库脚本、软件工具、项目说明等，该项目可以直接作为毕设使用。 项目都经过严格调试，确保可以运行！ 二、技术实现 ​后台框架：Spring、SpringMVC、MyBatis ​数据库：MySQL 开发环境：JDK、Eclipse、Tomcat 三、系统功能 系统主要功能包括：用户登录、用户注册、商品展示、网站公告、推荐商品、猜你喜欢、商品管理、商品类型管理、订单管理、意见反馈管理、用户评价管理、留言交流管理、基于用户过滤的协同算法、智能推荐商品等

含功能齐全的源码、算法设计技能训练报告书、算法设计技能训练考核记录本

推荐算法有：统计推荐、基于LFM的协同过滤推荐、Item-CF、TF-IDF、实时推荐，采用Java+Scala语言编写，MongoDB作为数据库。

使用协同过滤算法计算用户偏好，用了多个MapReduce处理该业务，每次生成的文件存储在集群上，最后实现JobContorl，并将所需数据存储到mysql中

一、项目简介 本项目是一套基于SSM的电子商务推荐系统，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的Java学习者。 包含：项目源码、数据库脚本、软件工具、项目说明等，该项目可以直接作为毕设使用。 项目都经过严格调试，确保可以运行！ 二、技术实现 ​后台框架：Spring、SpringMVC、MyBatis ​数据库：MySQL 开发环境：JDK、Eclipse、Tomcat 三、系统功能 系统主要功能包括：用户登录、用户注册、商品展示、网站公告、推荐商品、猜你喜欢、商品管理、商品类型管理、订单管理、意见反馈管理、用户评价管理、留言交流管理、基于用户过滤的协同算法、智能推荐商品等 该系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷，具有很高的实际应用价值。

用Python写了一个 Apriori算法模块，测试数据用的是R里面的经典数据集Groceries.csv食品杂货店。对该数据集进行关联分析，并对结果进行打印，分别输出了各项集情况，关联规则和最受欢迎的前五个商品。大家可以根据自身的需求修改代码。

完整的基于MapReduce的商品推荐算法，包括对信息采集，得到用户购买向量和商品推荐矩阵并相乘，去重后将数据提交给数据库等。本代码在Yarn集群下可以完美执行 。

用户推荐系统，基于用户、物品进行推荐，推荐系统底层逻辑文档

关于天猫的推荐算法，针对天猫用户的操作行为来做出对用户后续操作的预测

该项目是我大三下学期的课程设计，它是基于hadoop的推荐系统，里面包含我的课程设计报告，和完整的mappeReduce代码。希望对你们有帮助。