基于华为开发者空间，使用Apache Spark实现商品推荐算法
【摘要】 通过本案例，开发者通过Hadoop、Spark对基于商品的信息做一些推荐的案例，可以掌握包括组件的安装，工程的创建、编译和运行。
案例概述
背景与简介
华为开发者空间面向广大开发者群体提供专属的云上成长空间，预置免费华为跟技术工具和资源，为开发者提供学习、开发到部署的全旅程支持，开发者空间提供了AI原生应用引擎、AI Notebook、云开发环境、FunctionGraph云函数、Astro低代码等核心能力，并在算力、模型、平台、应用层实现全方位优化。
Apache Spark 是强大的分布式计算框架，能高效处理大规模数据，具备 RDD、DataFrame 等核心组件。本实验利用其优势，结合商品详细信息及用户行为数据，采用基于用户/物品的协同过滤、矩阵分解等推荐算法，依次完成数据预处理、算法实现、模型训练评估与系统集成优化等流程，以此深入掌握 Spark 应用及推荐算法精髓，衡量系统推荐准确性、召回率等性能指标，为商品精准推荐及后续相关实践提供有力支撑。
案例优势
通过本案例，开发者通过Hadoop、Spark对基于商品的信息做一些推荐的案例，可以掌握包括组件的安装，工程的创建、编译和运行。
案例流程
流程说明
1. 登录华为开发者空间；
2. Spark环境安装搭建（安装Java环境、Hadoop、Spark）；
3. 推荐系统的代码编写和打包运行。
案例实操：基于Apache Spark实现商品推荐算法 👈👈👈 体验完整版案例，点击这里。
案例最终效果
根据计算出的相似度，用户购买或浏览商品可以推荐相似度较高的用户之前购买的商品，以增加销量
【声明】本内容来自华为云开发者社区博主，不代表华为云及华为云开发者社区的观点和立场。转载时必须标注文章的来源（华为云社区）、文章链接、文章作者等基本信息，否则作者和本社区有权追究责任。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，欢迎发送邮件进行举报，并提供相关证据，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容，举报邮箱：
cloudbbs@huaweicloud.com
- 点赞
- 收藏
- 关注作者
评论（0）