本项目基于JSP+Servlet+ajax+ECharts技术，利用Python爬取网页数据，并使用协同过滤和FP-Growth算法进行数据分析。
JSP+Servlet+ECharts+Python爬取数据实现协同过滤与FP-Growth算法
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项目包含:
完整可运行的Python代码
用于训练模型的示例数据集
代码结构解析:
数据加载: 从本地或分布式存储系统加载用户-物品评分数据。
模型训练: 使用ALS算法训练协同过滤模型，并设置相关参数，如隐式因子数量、正则化参数等。
推荐生成: 利用训练好的模型预测用户对未评分物品的评分，并推荐评分最高的物品。
模型评估: 使用评估指标，如均方根误差 (
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