本项目利用 Spark Streaming 和 ALS 算法构建了一个实时的餐饮推荐系统。系统通过分析用户的历史消费数据，实时预测用户对不同菜品的喜好程度，并向用户推荐其可能感兴趣的菜品。
系统架构
系统主要分为数据采集、数据预处理、模型训练和推荐服务四个模块。
- 数据采集模块: 负责实时采集用户的点餐数据，包括用户ID、菜品ID、评分等信息。
- 数据预处理模块: 对采集到的原始数据进行清洗和转换，生成模型训练所需的格式。
- 模型训练模块: 利用 Spark Streaming 对用户历史数据进行实时训练，构建基于 ALS 算法的推荐模型。
- 推荐服务模块: 接收用户的推荐请求，根据模型预测结果返回个性化的菜品推荐列表。
核心技术
- Spark Streaming: 用于实时处理用户的点餐数据流。
- ALS 算法: 一种协同过滤算法，用于挖掘用户和菜品之间的潜在关系，并进行推荐。
系统优势
- 实时性: 系统能够实时处理用户数据，并及时更新推荐结果。
- 个性化: 系统根据用户的历史行为和偏好进行个性化推荐，提高用户体验。
- 可扩展性: 基于 Spark 分布式计算框架，系统可以轻松扩展以处理更大规模的数据。