电商商品推荐系统技术分享 天猫营销之天猫推荐系统技术 共27页.pptx

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

java 源码 推荐 下载地址： 项目介绍 java mysql基于协同过滤的商品推荐系统源码 项目说明 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，我将会使用余弦相似度的度量方法来计算用户与用户之间相似性，最终将相似度较高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：eclipse Java版本：1.8 数据库：mysql5.6.36 服务器：tomcat8 项目的构建工具：Maven 后台框架

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。 【实例截图】 【核心代码】 ├── 课程设计代码 │ └── grms.zip └── 课程设计报告 ├── 华东交通大学综合项目课程设计及模板.doc └── 华东交通大学综合项目课程设计及模板.pdf

基于Hadoop的商品推荐系统，以商品推荐为基础，采集分析和分析用户、商品行为数据，以推荐为最终目标。为用户提供智能的个性化推荐服务。本项目采用Hadoop上HDFS集群，通过MapReduce程序对数据进行处理和分析，最后得出相应数据反馈回来。

java原生Cucumber影视源码 一、什么是推荐系统 几乎每个人都已经在使用了，如果你是一个购物狂你肯定使用过淘宝： 每个人的首页肯定是不一样的，为什么我的首页关于电子产品的比较多，因为我搜索过： 如果你喜欢听音乐：不难发现，也会根据你所听过的歌，给你推荐一些类型相似的歌 如果你喜欢看电视或着电影： 会根据你在看的和历史看的记录，给你推荐一些相似的视频： 如果你经常泡在博客系统或者其他看书的网站会发现也会有推荐： 等等，这些都是推荐，只是推荐的方法不一样。 可以根据用户的特征推荐，也可以根据物品的特征推荐。 这就是传说中的基于用户的推荐系统和基于物品的推荐系统。 二、利用数学解决相似度问题 （一）概念 如下图所示： 从下图中就可以看出来A与D的夹角完全重合了，说明了什么呢？ 说明了，这俩相似度高。 再看一下D和B，和D和C； 根据这两对来比较的话，D与B的相似度要比D与C要高。 我们就可以利用这种求夹角的问题，来解决相似度的问题。 （二）举例说明如何使用余弦定理解决相似度问题 例子： 例如原来有下面几位朋友，他们的身高和身上带着的金钱分别为： 姓名 身高（厘米） 金钱(元） 胡八一

基于JSP的电子商务网站商品本系统将使用HTML、JSP等技术来编辑网页，并运用Hibernate把数据库和动态网页相关联