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商品大数据实时推荐系统。前端:Vue + TypeScript + ElementUI,后端 Spring + Spark

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ECommerceRecommendSystemIntroduction

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想要获得作者帮助?+vx: Yanicenini

作者将提供如下帮助:

【基础指导】:作者将在业余时间远程指导你来部署 (免费)

【进阶指导】:获得作者一对一详细指导

【高级指导】:获得作者准备的镜像,支持一键部署,直接使用,省去自己配置环境的痛苦过程

【尊享指导】:获得作者手把手部署演示教学以及万字论文模板指导&推荐算法原理分析


VMWare 镜像截图

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VMWare信息:VMware® Workstation 14 Pro 版本号 14.1.1 build-7528167

VMWare部署完成之后的效果如本文件目录内 vmware_video.mp4 所示

系统运行效果演示

视频简介点击打开视频演示

M5npj0.png

M5mz3n.png

电商网站商品推荐系统采用前后端分离开发的方式,通过 JSON 交互数据,如果你是要体验的话,直接部署http服务器即可体验,如果你想二次开发的话,后端用IDEA打开,前端用VSCode打开,前后端需要分开开发。

前端使用 Vue + TypeScript + ElementUI 构建,通过 TS build 的时候会自动部署到后端业务工程的 webapps/static 目录下,随 Tomcat 一同启动,非常方便,不用自己单独起前端服务器

点击查看前端工程目录及详细介绍

后端又分为业务模块和推荐模块,业务模块与前端交互、接收与反馈数据。推荐模块监听 Kafka 的用户行为数据,然后进行实时计算,将结果写回 MongoDB,并周期性执行离线计算,根据用户最近的操作记录进行离线推荐,并将推荐结果写入到 MongoDB

点击查看后端工程目录及详细介绍

开发工具

  1. 环境:Windows 10、JDK-1.8、Scala-2.11.12
  2. 开发工具:Intellij-IDEA-2019.3.3、VSCode最新版
  3. 组件:Kafka-0.10.2.1、Redis-2.9、MongoDB-3.6、Zookeeper-3.4.11

后面每一个工程内部都有 readme 介绍项目结构以及如何开发部署,记得浏览哦。

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