Spark2.x+协同过滤算法，开发企业级个性化推荐系统

基于Spark2.x构建的企业级推荐系统融合分层架构与ALS算法优化，通过实时特征更新和混合推荐策略实现精准推送，A/B测试验证点击率提升35%、转化率增长28%，某电商千次曝光收益增加￥152，日均处理20亿行为数据，毫秒级响应支撑千万级并发请求。
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Spark2.x+协同过滤算法构建企业级个性化推荐系统一、企业级推荐系统架构设计1. 系统整体架构
基于Spark2.x的推荐系统采用分层架构设计：
数据采集层：实时用户行为日志收集（Kafka+Flume）
数据处理层：Spark Streaming实时处理 + Spark SQL离线分析
算法层：协同过滤核心算法（ALS实现）与冷启动策略
服务层：高并发推荐API服务（Spring Boot+Redis）
应用层：多终端推荐展示（APP/Web/小程序）
2. 技术选型考量
Spark2.x优势：
MLlib提供优化的ALS算法实现
Structured Streaming完善实时推荐能力
DataFrame API提升开发效率
协同过滤选择：
用户行为数据丰富时采用ALS矩阵分解
数据稀疏时结合Item-CF提升效果