Spark+MongoDB协同过滤推荐系统源码教学

资源摘要信息:"基于机器学习(Spark2.0+MongoDB)实现的协同过滤推荐系统+源代码+文档说明" 知识点一：机器学习 机器学习是一种实现人工智能的方法，它使计算机系统能够从数据中学习并改善其性能。Spark2.0是一种大规模的分布式计算系统，它能够处理大规模数据集的并行计算。在这个项目中，Spark2.0被用于实现协同过滤推荐系统。 知识点二：Spark2.0 Spark2.0是一个开源的分布式计算系统，它提供了高效的处理大规模数据集的能力。Spark2.0支持多种高级数据处理操作，如映射、归约、连接等。在协同过滤推荐系统中，Spark2.0可以用来处理用户行为数据，生成推荐。 知识点三：协同过滤推荐系统 协同过滤是一种推荐算法，它通过分析用户之间的相似性和项目之间的相似性，预测用户可能感兴趣的项目。在这个项目中，Spark2.0被用于实现协同过滤推荐系统，它可以帮助用户发现他们可能感兴趣的新项目。 知识点四：MongoDB MongoDB是一种文档型数据库，它提供高性能、高可用性和易扩展性。在这个项目中，MongoDB被用于存储用户行为数据和推荐结果。 知识点五：源代码与文档说明 源代码是实现功能的程序代码，而文档说明则是对程序功能和使用方法的说明。在这个项目中，源代码和文档说明都被提供，以帮助用户理解和使用这个协同过滤推荐系统。 知识点六：适用人群 这个项目适合计算机相关专业的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合初学者学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 知识点七：代码修改与扩展 如果你有基础，可以在源代码的基础上进行修改，以实现其他功能，也可以用于毕设、课设、作业等。