Sparrow Rec Sys

SparrowRecSys是一个电影推荐系统，名字SparrowRecSys（麻雀推荐系统），取自“麻雀虽小，五脏俱全”之意。项目是一个基于maven的混合语言项目，同时包含了TensorFlow，Spark，Jetty Server等推荐系统的不同模块。希望你能够利用SparrowRecSys进行推荐系统的学习，并有机会一起完善它。

基于SparrowRecSys的实践课程

受极客时间邀请开设 深度学习推荐系统实战 课程，详细讲解了SparrowRecSys的所有技术细节，覆盖了深度学习模型结构，模型训练，特征工程，模型评估，模型线上服务及推荐服务器内部逻辑等模块。

环境要求

• Java 8

• Scala 2.11

• Python 3.6+

• TensorFlow 2.0+

快速开始

将项目用IntelliJ打开后，找到RecSysServer，右键点选Run，然后在浏览器中输入http://localhost:6010/即可看到推荐系统的前端效果。

1. 安装 IDEA。下载 IDE，安装 IDEA 后，打开 IDEA；

2. 在 IDEA 中打开项目。选择 File->Open-> 选择 git clone 到的项目根目录，就可以把项目导入到 IDEA；

3. 配置 maven project。我们在 IDEA 的项目结构树的 pom.xml 上点击右键，设置为 maven project（最新的 IDE 版本也可能不用）就可以了；

4. 配置 SDK。Sparrow Recsys 使用了 Java8，Scala2.11 的编译环境，你可以在 File->Project Structure->Project 中配置 Java SDK，并在 Global Libraries 中配置 Scala SDK（如果没有安装，点加号选择Scala SDK可以Download）；

5. 运行推荐服务器。我们找到类文件 class RecSysServer（com.wzhe.sparrowrecsys.online.RecSysServer），右键点击 -> run；

6. 打开 Sparrow Recsys 首页，在浏览器中输入http://localhost:6010/ ，当看到 Sparrow RecSys 首页的时候，就说明你整个配置和安装成功了。

因为 IDEA 默认不支持 Python 的编译，所以我们需要为它安装 Python 插件。具体的安装路径是点击顶部菜单的 IntelliJ IDEA -> Preferences -> Plugins -> 输入 Python -> 选择插件 Python Community Edition 进行安装。

项目数据

项目数据来源于开源电影数据集MovieLens，项目自带数据集对MovieLens数据集进行了精简，仅保留1000部电影和相关评论、用户数据。全量数据集请到MovieLens官方网站进行下载，推荐使用MovieLens 20M Dataset。

MovieLens 的数据集包括三部分，分别是 movies.csv（电影基本信息数据）、ratings.csv（用户评分数据）和 links.csv（外部链接数据）。

• movies 表是电影的基本信息表，它包含了电影 ID（movieId）、电影名（title）、发布年份以及电影类型（genres）等基本信息。

• ratings 表包含了用户 ID（userId）、电影 ID（movieId）、评分（rating）和时间戳（timestamp）等信息。

• links 表包含了电影 ID（movieId）、IMDB 对应电影 ID（imdbId）、TMDB 对应电影 ID（tmdbId）等信息。其中，imdb 和 tmdb 是全球最大的两个电影数据库。因为 links 表包含了 MovieLens 电影和这两个数据库 ID 之间的对应关系，所以，我们可以根据这个对应关系来抓取电影的其他相关信息，这也为我们大量拓展推荐系统特征提供了可能。

SparrowRecSys技术架构

SparrowRecSys技术架构遵循经典的工业级深度学习推荐系统架构，包括了离线数据处理、模型训练、近线的流处理、线上模型服务、前端推荐结果显示等多个模块。以下是SparrowRecSys的架构图：

涉及技术点

img

SparrowRecSys实现的深度学习模型

• Word2vec (Item2vec)

• DeepWalk (Random Walk based Graph Embedding)

• Embedding MLP

• Wide&Deep

• Nerual CF

• Two Towers

• DeepFM

• DIN(Deep Interest Network)

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其他相关资源

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