概述：基于 MovieLens 数据集从协同过滤，基于内容等方面设计实现电影推荐算法采用技术：Scala，MongoDB，ElasticSearch，Redis，Azkaban，Flume-ng，Kafka，Hadoop（Spark，ZooKeeper）项目内容：1.算法设计：基于协同过滤算法设计了三种不同的推荐算法，用不同策略向用户进行推荐。通过优化算法，提高了推荐速度；2.数据挖掘：利用 SQL 工具对观影数据进行分析和挖掘，按照几种不同的策略生成不同的推荐组；3.模型构建：基于隐语义模型，训练了一个电影推荐模型，用于预测用户可能感兴趣的电影；4.代码优化：对基于协同过滤的推荐算法进行了分析和优化，加入偏移项，引入相似电影矩阵，采用 Redis 使得推荐算法结果生成速度加快；