一、前言 结合目前已存在的商品推荐设计（如淘宝、京东等），推荐系统主要包含系统推荐和个性化推荐两个模块。 系统推荐： 根据大众行为的推荐引擎，对每个用户都给出同样的推荐，这些推荐可以是静态的由系统管理员人工设定的，或者基于系统所有用户的反馈统计计算出的当下比较流行的物品。 下面具体介绍系统推荐和个性化推荐的设计方案。 但Spark没有提供文件管理系统，所以，它必须和其他的分布式文件系统进行集成才能运作。这里我们可以选择Hadoop的HDFS,也可以选择其他的基于云的数据系统平台。 ，由于还没有大量的用户数据，系统无法计算出推荐模型，从而导致系统的推荐功能失效的问题。
无论在互联网上，还是在线下的场景里，搜索和推荐这两种方式都大量并存，那么推荐系统和搜索引擎这两个系统到底有什么关系？区别和相似的地方有哪些？ 图1：搜索引擎和推荐系统是获取信息的两种不同方式 主动或被动：搜索引擎和推荐系统的选择 获取信息是人类认知世界、生存发展的刚需，搜索就是最明确的一种方式，其体现的动作就是“出去找”，找食物、找地点等，到了互联网时代 近年来，搜索引擎逐步融合了推荐系统的结果，例如右侧的“相关推荐”、底部的“相关搜索词”等，都使用了推荐系统的产品思路和运算方法（如下图红圈区域）。 ? 搜索引擎中融合的推荐系统元素 推荐系统也大量运用了搜索引擎的技术，搜索引擎解决运算性能的一个重要的数据结构是倒排索引技术（Inverted Index），而在推荐系统中，一类重要算法是基于内容的推荐（Content-based 本文总结 作为大数据应用的两大类应用，搜索引擎和推荐系统既相互伴随和影响，又满足不同的产品需求。
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简介本项目主要包括了外卖订餐系统（在线订餐和外卖配送）、厨艺论坛系统、管理员后台、用户中心等功能。用户注册后可以选择餐桌在线点餐支付，也可以选择外卖配送到家的方式。 （订单处理【接单、退款、查询】、用户解禁、举报处理、分类管理、商品管理、广告管理等）部分截图图片图片 图片java基于springboot外卖系统在线订餐系统app源码论文1.1 系统业务流程分析1.1.1 图2.2超级管理员的业务流程图1.2 系统用例分析游客用例分析如图2.3所示，游客进入系统后，可实现的功能如下：（1）查看菜品游客进入系统后可以查看各个菜品的详细信息。 图2.5超级管理员的用例图第 2 章 系统的概念设计本章在基于上一章系统需求分析的结果上进行对系统的详细设计，主要从三个模块进行系统的设计，分别是前台模块的设计，后台模块的设计和数据库的设计。 系统通知里显示的是以往发布的系统通知，我的钱包里显示的是用户充值的余额，点击充值，用户可以选择不同的支付方式进行充值。
二、实现推送的方法 实现一个推送系统需要服务器端和终端的配合。 方法一：轮询 即不停地向服务器发送请求（既然不知道什么时候会发生，那就一遍一遍的问吧）。 android系统中，如果APP被关闭，APP可以启动一个后台服务来维持通道继续运行。（ios的解决方法见下） 如何维护这个长时间连接的通道？ android解决方案：GCM（系统提供）、开发各自的专用通道（国内方法） Android系统提供的 GCM 只能在 Android2.2 以上才能使用，3.0 以下必须要安装 Googleplay 因此，对于 Android 系统来说，各家 app 只能开发自己的专用长连接通道了。然而这时候他们遇到了 app 的天敌：管家和卫士们。 IOS解决方案：APNS ios开通了一条系统级别的长连接通道，通道的一端是手机的所有APP，另一端是苹果的服务器。
移动推送TPNS(原信鸽)为应用提供合法合规、消息通道稳定、消息高效秒达、全球服务覆盖的消息推送服务，已稳定服务腾讯游戏、腾讯视频等超高日活应用；支持App推送、应用内消息、智能短信等多种消息类型，有效提升用户活跃度。
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