项目作者： jueshali
项目描述 ：
基于spark的电影推荐系统
高级语言： Scala
项目地址: git://github.com/jueshali/recommender.git
recommender
电影推荐系统包含四大模块。
数据加载模块
用于加载movieLen数据集和电影的tags数据集，在es中加载用于未来前端的使用，在mongo加载数据用于分析。
离线电影推荐
历史统计推荐
- 电影topN
- 电影最近topN
- 各电影平均评分
- 每个电影类别topN
用户个性化推荐
- 根据movieLen数据集用户的评分数据获取（uid,mid,score）元组，继续使用ALS算法训练，最后预测。
- ALS算法可以提取出电影的特征信息，可以计算各个电影的相似度。
实时电影推荐
- 从用户当前评分电影的最相似电影集合中选择电影推荐，推荐的score由用户最近的k个评分电影获得。
基于内容的电影推荐
