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本文将深入介绍推荐系统的工作原理，和其中涉及的各种推荐机制，以及它们各自的优缺点和适用场景，帮助用户清楚的了解和快速构建适合自己的推荐系统。
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本文详细介绍Spark MLlib，涵盖其概述、数据结构及应用场景。MLlib是基于Spark Core的机器学习库，提供高效算法实现与优化计算。内容包括本地与分布式矩阵、向量等数据结构，以及RDD和DataFrame两种API的区别。自Spark 2.0起，基于DataFrame的API成为主要推荐方式。文中还探讨了MLlib在海量数据分析（如房价预测）和实时机器学习系统（如推荐系统）中的应用，并列举具体算法与工具。
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由于本人今年毕业,为完成毕设特地想着实现一个简单的推荐系统设计,思来想去,小电影不就是很好的切入点嘛! 于是诞生该项目,将会一步步带着大家实现一个自己的电影推荐系统.
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