/SparrowRecSys

A Deep Learning Recommender System

Primary LanguagePythonApache License 2.0Apache-2.0

SparrowRecSys

SparrowRecSys是一个电影推荐系统,名字SparrowRecSys(麻雀推荐系统),取自“麻雀虽小,五脏俱全”之意。项目是一个基于maven的混合语言项目,同时包含了Spark,Jetty Server,TensorFlow等推荐系统的不同模块。希望你能够利用SparrowRecSys进行推荐系统的学习,并有机会一起完善它。

环境要求

  • Java 8
  • Scala 2.11
  • Python 3.6+
  • TensorFlow 2.0+

快速开始

将项目用IntelliJ打开后,找到RecSysServer,右键点选Run,然后在浏览器中输入http://localhost:6010/即可看到推荐系统的前端效果。

项目数据

项目数据来源于开源电影数据集MovieLens,项目自带数据集对MovieLens数据集进行了精简,仅保留1000部电影和相关评论、用户数据。全量数据集请到MovieLens官方网站进行下载,推荐使用MovieLens 20M Dataset。

SparrowRecSys技术架构

SparrowRecSys技术架构遵循经典的工业级深度学习推荐系统架构,包括了离线数据处理、模型训练、近线的流处理、线上模型服务、前端推荐结果显示等多个模块。以下是SparrowRecSys的架构图: alt text