機器學習推薦引擎(使用Python+Spark 2.0 建立)

推薦引擎/系統是最常見機器學習的應用，我們可以在各大購物網站上看見這方面的應用，例如: Netflix、Yahoo、facebook等各大公司，都使用推薦系統大幅提高客戶滿意度、提升銷售額。
推薦引擎的基本原理，是以類似喜好興趣的群體資料，預測使用者的喜好，可以做到個性化推薦，每一個使用者都能夠得特別為他推薦的產品。

您可以先看一下 Trouvus e-commerce Recommender System 介紹影片有一些概念: 

另外這個CS50的課程影片也很不錯，主要的推薦系統類型都有概念介紹，而且有中文字幕，(請按下Youtube影片上的字幕圖示，就可以顯示中文字幕)

以下內容節錄自這本書:Python+Spark 2.0+Hadoop機器學習與大數據分析實戰

推薦系統的程式碼與詳細說明，請閱讀本書。

以上內容節錄自這本書，很適合Python程式設計師學習Spark機器學習與大數據架構，點選下列連結查看本書詳細介紹:
  Python+Spark 2.0+Hadoop機器學習與大數據分析實戰
  http://pythonsparkhadoop.blogspot.tw/2016/10/pythonspark-20hadoop.html

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