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在电商与内容平台，如何用Spark 2.x+协同过滤算法构建实时推荐系统？通过ALS矩阵分解解决数据稀疏难题，融合离线训练与Flink实时计算，京东已验证该系统提升15%销售额。从特征工程到AB测试，揭秘支撑亿级流量的企业级架构与性能调优技巧。
Spark 2.x + 协同过滤算法：构建企业级个性化推荐系统
在电商、内容平台、社交网络等场景中，个性化推荐系统已成为提升用户留存和转化率的核心技术。而基于 Spark 2.x 和 协同过滤算法 的推荐系统，能够高效处理海量数据，并提供实时推荐能力。
本文将围绕 数据准备、算法选型、模型训练、实时推荐、性能优化 五个核心模块，解析如何搭建一个 企业级推荐系统。
一、推荐系统架构设计
1. 推荐系统的核心模块
2. 技术选型
数据处理：Spark SQL（结构化数据）、Spark MLlib（机器学习）
存储：
离线数据：HDFS / Hive
实时数据：Kafka + Redis（缓存用户最近行为）
计算框架：
离线训练：Spark MLlib ALS（交替最小二乘法）
实时推荐：Flink / Spark Streaming
在电商与内容平台，如何用Spark 2.x+协同过滤算法构建实时推荐系统？通过ALS矩阵分解解决数据稀疏难题，融合离线训练与Flink实时计算，京东已验证该系统提升15%销售额。从特征工程到AB测试，揭秘支撑亿级流量的企业级架构与性能调优技巧。
Spark 2.x + 协同过滤算法：构建企业级个性化推荐系统
在电商、内容平台、社交网络等场景中，个性化推荐系统已成为提升用户留存和转化率的核心技术。而基于 Spark 2.x 和 协同过滤算法 的推荐系统，能够高效处理海量数据，并提供实时推荐能力。
本文将围绕 数据准备、算法选型、模型训练、实时推荐、性能优化 五个核心模块，解析如何搭建一个 企业级推荐系统。
一、推荐系统架构设计
1. 推荐系统的核心模块
2. 技术选型
数据处理：Spark SQL（结构化数据）、Spark MLlib（机器学习）
存储：
离线数据：HDFS / Hive
实时数据：Kafka + Redis（缓存用户最近行为）
计算框架：
离线训练：Spark MLlib ALS（交替最小二乘法）
实时推荐：Flink / Spark Streaming
