基于spark的图书推荐系统 基于大数据的图书推荐 基于模型的协同过滤图书推荐系统 矩阵分解 ALS推荐（最小二乘法）
数据源：BookCrossing (BX) 数据集由 Cai-Nicolas Ziegler 在 Humankind Systems 首席技术官 Ron Hornbaker 的善意许可下从 Book-Crossing 社区进行为期 4 周的爬行（2004 年 8 月 9 月）收集。
它包含 278,858 名用户（匿名但具有人口统计信息），对 271,379 本书提供 1,149,780 个评分（显式 隐式）。
推荐流程：
（1）数据清洗：过滤重复的数据，比如同个书编的书籍信息，评分为0分的不合理信息，将清洗后的数据保存到mysql数据库中
（2）模型训练：从mysql数据库中读取评分数据，通过spark构建模型后填充数据进行模型训练，模型训练后可以保存模型到本地，当有新数据时再重新训练，这个过程可以用采用本地启动spark进行运算也可以将任务提交到spark集群上运算（前提时已搭建好spark集群）
（3）数据推荐：为每个用户推荐20本书，并将推荐结果保存到数据库中
（4）通过springboot搭建一个图书借阅系统展示数据，当新用户在平台借书后归还图书则会增加数据集，触发计算则会有新的推荐结果。

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