基于 Spark 的电影推荐系统.zip 是个还不错的资源，适合想深入了解推荐系统原理、顺便动手练练 Spark 的你。讲得挺系统，从数据清洗、模型训练到实时推荐都有覆盖。用的核心是协同过滤，算是推荐算法里比较经典的做法。Spark 的 MLlib用起来还蛮顺的，大规模评分数据也不在话下。整体思路清晰，代码也不复杂，跑通之后你会对推荐系统的实现有个比较扎实的理解。

评分数据预部分讲得挺细，比如怎么用DataFrame缺失值、转时间戳。完了就可以搞User-Based CF或者Item-Based CF，两种方式都提到了，配合实际需求灵活切换就行。

训练环节支持调参数，比如相似度怎么选、邻居数 K设多少，用Grid Search调效果还不错。如果你数据量比较大，Spark 的分布式能力能省不少事。

后面还说了实时推荐，用的是Spark Streaming，结合内存计算能力，响应也快。虽然你暂时用不上实时这块，但了解下也是加分项。

的评估方法也提了一下，像准确率、F1这些指标都有，方便你做效果对比。整体看下来，这个资源比较适合初中级选手上手，理论+代码都有，跑一遍收获挺多。

如果你刚好在做推荐系统，又想用 Spark 练练手，这个资源还挺值得下的。