电商平台实时用户行为分析与智能推荐大屏
依据：项目明确针对“电商平台”，解决用户行为统计、个性化推荐和评论舆情监控，并通过大屏可视化展示。
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电商实时推荐舆情监控系统产品系统
我要开发同款技术信息
作品详情
行业场景
功能介绍
本项目实现六大核心功能：①用户行为实时统计（PV/UV）；②基于ALS模型的个性化商品推荐；③基于朴素贝叶斯的评论情感分析；④负面舆情实时监控与预警；⑤Kafka双Topic解耦行为与评论数据流；⑥Flask+ECharts大屏动态展示实时流量、热门排行、推荐列表、情感分布、预警及吞吐量六大模块。
项目实现
本项目基于Spark Streaming + Kafka + Redis + Flask + ECharts技术栈，搭建了一套电商实时推荐与舆情监控一体化系统：首先将50万+条历史用户行为与评论数据通过Kafka双Topic架构进行分流回放，模拟真实高吞吐数据源；随后在Spark Structured Streaming中设置5秒微批次窗口，对行为流进行实时PV/UV聚合统计，同时将离线训练的ALS推荐模型（RMSE=1.61）和朴素贝叶斯情感模型（准确率89%）加载至流式计算任务中，对每条用户行为实时生成个性化推荐列表、对每条评论实时判定情感倾向；计算过程中将聚合结果、推荐列表、情感分布等中间数据实时写入Redis缓存，再通过Flask提供RESTful API供前端调用，最终由ECharts大屏以6大可视化模块（实时流量、热门排行、推荐列表、情感分布、舆情预警、系统吞吐量）动态展示，整套系统实现了200+条/秒吞吐量、推荐响应
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