# 项目介绍
项亮的[《推荐系统实践》](https://book.douban.com/subject/10769749/)堪称是推荐系统的经典书籍。
但因其成书时间较早，当时大数据相关技术并未如当下一样流行，故而书中使用的demo 代码，并不具备在大规模数据集上运行的条件。
于是萌生了使用Spark，实现相关内容的念头。


# 目录规划
* data 测试用数据集合  
* standalone 相关实践的单机实现版本（主要为python实现）  
* spark 相关实践的spark版本(主要为scala实现)  
 已经完成特征工程，ItemCF 部分
* manual 相关资料集合  

# 计划项(恩 就是挖坑的意思)
## 推荐算实现
### 基于用户行为数据的推荐算法
ItemCF  
UserCF  
关联规则  
LFM   
Graph   
ALS  

### 利用用户标签数据推荐算法
LDA  
TFIDF  
TagCF  

## 探索性研究（各个paper的实现）
Markov Chain  
社交网络  
....


## 评价系统实现


## 推荐系统架构实现
### 外围架构
#### 用户行为日志存储系统
#### 日志系统
#### UI

### 功能模块
#### 数据录入模块
#### 用户特征生成模块
#### 推荐模块
#### 过滤模块
#### 排名模块




