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大数据技术之_24_电影推荐系统项目_08_项目总结及补充
一 数据加载服务1、目标2、步骤二 离线推荐服务2.1 基于统计性算法1、目标2、步骤2.2 基于隐语义模型(LFM)的协同过滤推荐算法(ALS)1、目标2、步骤2.3 基于 ElasticSearch 的内容推荐算法1、目标2、步骤2.4 基于内容的推荐服务--电影标签三 实时推荐服务3.1 推荐算法解析3.2 实时推荐算法的实现过程3.3 日志的预处理四 综合业务服务4.1 后台架构4.2 Spring 框架搭建4.3 API 接口规划五 用户可视化服务5.1 前端框架搭建5.2 创建与运行项目5.2.1 创建项目骨架5.2.2 添加项目依赖5.2.3 创建模块、组件与服务5.2.4 调试项目5.2.5 发布项目六 项目重构6.1 核心模型提取6.2 通过配置的方式来获取硬编码的值6.3 项目打包6.3.1 AngularJS 前端文件打包6.3.2 businessServer 下的 java web 项目的打包方式6.3.3 核心模型 项目的打包方式6.3.4 recommender 下的后端文件打包方式6.4 系统部署
黑泽君
2019-05-26
2.5K0
Java 中:不允许逻辑操作、运算操作放在方法块外面,编译器会进行优化
Java 中:不允许逻辑操作、运算操作放在方法块外面,编译器会进行优化!!! 代码: public class ProductLog { // 生产数据 // 用于存放待随机的电话号码 private List<String> phoneList = new ArrayList<>(); public static void main(String[] args) { } } 以上代码等价于:即编译对代码进行优化后的结果 public class Product
黑泽君
2019-03-19
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