基於Flink商品實時推薦系統項目【大數據及算法】

介紹： 基於Flink實現的商品實時推薦系統。flink統計商品熱度，放入redis緩存，分析日誌信息，將畫像標籤和實時記錄放入Hbase。在用戶發起推薦請求後，根據用戶畫像重排序熱度榜，並結合協同過濾和標籤兩個推薦模塊爲新生成的榜單的每一個產品添加關聯產品，最後返回新的用戶列表。 1. 系統架構 v2.0 1.1 系統架構 v2.0 1.2模塊說明 a.在日誌數據模塊(flink-2-hbase

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