蒋丛萃 陈巧灵

摘要：随着大数据时代的到来，大数据机器学习已然成为当前研究的一项热点。但是现如今的电商推荐系统存在着不同程度上的计算缓慢，无法根据根据用户的实际需求进行实时推荐。在这一背景下，本研究基于Spark平台建设和实现电子商务实时推荐系统。相较于传统的推荐系统，本研究的系统通过以Spark平台为基础，构建了分布式日志采集和传输模块，希望通过该系统来解决电子商务跨系统数据源的收集问题。其次，基于Spark平台的矩阵分解推荐模型进行离线训练，以此来提高离线训练的效率。最后，对电子商务网站的实时推荐系统进行试验。

关键词：Spark平台；实时推荐系统；电子商务

★基金项目：2020年度广西高校中青年教师基础能力提升项目“基于大数据技术的快递与电子商务产业联动模型构建”阶段性成果（2020KY47014）；2017年度广西高校中青年教师基礎能力提升项目“‘一带一路战略背景下广西商务服务业创新创业的路径研究”阶段性成果（2017KY1267）。

近几年以来，随着电子商务的发展，大数据成为了各个电商平台发展的重点。电子商务平台上所拥有的大量商品种类和大概的商品分类导致用户在选择商品时无法实现高效快速，所以，如何使用户可以更加高效的选择所需商品已经成为当前电子商务平台的研究重点。在这一背景下，电子商务推荐系统出现在人们的视线中，该系统可以根据用户以往的搜寻记录准确的推荐商品，提高了电商的商品转化率。……