根据产品需求，基于不同用户行为，来推荐相关的用户可能感兴趣的商品，其中主要的推荐逻辑是根据用户对商品的浏览记录、购物记录、加购物车记录及收藏记录作为不同的权重比例来计算出用户对此商品的一个综合得分，然后通过Spark语言中提供的机器学习算法（最小二乘法-协同过滤），来训练出最佳推荐模型，再接下来便是根据训练好的模型来做一系列的用户推荐了。声明：本文仅代表作者观点，不代表本站立场。如果侵犯到您的合法权益，请联系我们删除侵权资源！如果遇到资源链接失效，请您通过评论或工单的方式通知管理员。未经允许，不得转载，本站所有资源文章禁止商业使用运营!
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