项目介绍:根据用户的历史电影评分矩阵和用户实时生成的评分，我使用 Spark 设计并开发了一个电影推荐系统。该系统可以给用户推荐高质量的电影，提高用户体验。 技术栈:Scala、Spark、机器学习算法、Kafka、Redis
项目成果:
1. 从 csv 格式数据文件获取数据的的数据预处理功能。
2. 使用 Spark SQL，基于用户评分，评分时间做的统计推荐。
3. 使用 Spark ML 的 ALS 推荐算法做的离线推荐功能和电影特征相似度矩阵。
4. 使用 Spark Streamming、Redis、Kafka 根据用户最近电影评分和电影相似度做的实时推荐功能。
5. 基于电影类型标签，使用 Spark ML 的 TF-IDF 函数和余弦相似度实现的内容推荐功能。