电商实时推荐系统项目源码和数据集下载

此项目包含实时电影推荐系统项目源码和数据集。

该资源提供了一套基于 Spark 框架构建的电商推荐系统源码，可用于学习和实践个性化推荐算法。

基于 Spark 的推荐系统项目，还挺实用的，适合搞大数据或者电商方向的朋友。项目用了ALS做协同过滤，逻辑清晰，代码也不绕。配合MLlib、DataFrame API这些常用组件，流程还挺顺。前面有数据清洗，后面模型训练，走得蛮全的，像评论文本也了，细节做得还不错。 Spark 的分布式能力用起来蛮香，像Spark Streaming也有涉及，能搞在线推荐那种。你要是数据量大、用户多，这项目的结构你可以直接套。推荐算法方面除了ALS，也提到了Neural Collaborative Filtering（NCF），适合想引点深度学习思路进去的。 模型评估这块也没落下，用了Precision@K

来自 Ciao 购物平台的，是个在推荐系统圈子里蛮有名的老牌数据集了。它最大的亮点是评论内容丰富，除了评分，还能看到用户怎么说商品。像要做<协同过滤>或者<情感>的项目，这个数据集挺合适的。评分、评论、商品类别啥的全都整理得比较清楚，用户的<年龄>、<性别>这些也有，做用户画像会省不少事。而且评论时间也有，想做时间序列推荐的朋友也能用上。如果你在搞<内容推荐>或者<混合推荐>，里面的文本数据和商品分类信息就有用，稍微一下就能上模型了。哦对，数据体量也不算小，用来测算法稳定性也靠谱。整体来说就是个比较全能的推荐研究练手包。要注意的是，评论有些地方是德语或其他语

豆瓣用户的评论数据，886026 条，数量还挺可观的，做推荐系统训练集合适。user、item、rating、type四个字段，分别是用户名、电影或书名、评分、类型。文件是csv格式，utf-8编码，读取也方便，丢进pandas里一行代码就搞定。 豆瓣的数据还不错，内容丰富，评分也比较真实。你想做协同过滤、矩阵分解这类算法，用这份数据挺合适的。不比 MovieLens 差多少，而且多了type这个字段，拿来做多模态推荐、分类推荐也能用上。 另外你要是想拓展下思路，也可以看看下面这几个数据集：MovieLens 的更经典一点，点这里就能下；还有像 新闻推荐、电商评论 这些也蛮值得一试的。 ，al

阿里之江杯电商评论数据挖掘数据集提供了丰富的电商评论信息，可用于数据挖掘和分析。

本项目针对电商平台日志数据展开分析，涵盖从Web资源分析、日志获取到数据处理的全流程。通过对海量日志数据的深度挖掘，揭示用户行为模式，为电商平台运营决策提供数据支持。

电子商务系统是一个涵盖商品展示、用户注册、购物车管理、订单处理和支付结算等多方面功能的复杂应用程序。每个环节都依赖于广泛的IT知识，包括前端开发（HTML、CSS、JavaScript，React、Vue、Angular等框架）、后端开发（Java、Python、Node.js，Spring Boot、Django、Flask等）、数据库设计（MySQL、PostgreSQL、MongoDB）、安全性（HTTPS加密、哈希算法存储密码、防止SQL注入和XSS攻击）、购物车功能（实时更新商品数量与价格）、支付集成（第三方支付平台如支付宝、微信支付）、订单处理（库存检查、物流跟踪、实时状态更新）以

基于Flink流处理的电商全端用户画像系统 分享实时亿级电商用户画像系统实践经验