【摘 要】
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为给用户提供简易高效的电影浏览体验，本文基于Spark和几种深度学习模型设计实现一个电影推荐系统。采用Spark对数据进行处理并存储到Redis中供推荐模型使用；使用Embedding和局部敏感哈希等技术快速召回候选物品；利用深度学习推荐模型进行排序，借助TensorFlow Serving将推荐模型部署上线；通过web框架实现前后端搭建，最终将推荐物品列表呈现给用户。实践结果表明，该系统具有很好
【基金项目】
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福建省教育厅中青年教师教育科研项目（No.JAT190742）； 龙岩学院青年攀登项目（No.LQ2017005）;龙岩学院校级教改课题（No.2019JY25）资助；
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为给用户提供简易高效的电影浏览体验，本文基于Spark和几种深度学习模型设计实现一个电影推荐系统。采用Spark对数据进行处理并存储到Redis中供推荐模型使用；使用Embedding和局部敏感哈希等技术快速召回候选物品；利用深度学习推荐模型进行排序，借助TensorFlow Serving将推荐模型部署上线；通过web框架实现前后端搭建，最终将推荐物品列表呈现给用户。实践结果表明，该系统具有很好的稳定性和实时性，在一定程度上提升了推荐效果。
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