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TensorFlow,Spark,Jetty Server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。

基于SparrowRecSys的实践课程

受极客时间邀请开设 深度学习推荐系统实战 课程,详细讲解了SparrowRecSys的所有技术细节,覆盖了深度学习模型结构,模型训练,特征工程,模型评估,模型线上服务及推荐服务器内部逻辑等模块。

环境要求

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

SparrowRecSys实现的深度学习模型

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