【摘 要】
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近些年来，基于大数据应用技术实现的电商推荐系统逐渐成为各大电商平台推荐服务的研究重点。然而，如何处理海量的用户行为数据，从用户行为中挖掘出用户的商品购买偏好是所有电商平台的重点难题。在新的大数据时代里，Spark以诸多优点成为众多电商平台实现推荐服务的首选技术框架。本文会重点介绍SparkMLlib在电商行业中的具体实现，通过使用SparkSQL、SparkStreaming、微服务、非关系型数据
【基金项目】
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湖北汽车工业学院2020年大学生创新训练项目（DC2020076）；
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近些年来，基于大数据应用技术实现的电商推荐系统逐渐成为各大电商平台推荐服务的研究重点。然而，如何处理海量的用户行为数据，从用户行为中挖掘出用户的商品购买偏好是所有电商平台的重点难题。在新的大数据时代里，Spark以诸多优点成为众多电商平台实现推荐服务的首选技术框架。本文会重点介绍SparkMLlib在电商行业中的具体实现，通过使用SparkSQL、SparkStreaming、微服务、非关系型数据库等多项技术，完成了基于Spark机器学习的电商推荐系统。
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