㈠ 大數據項目之電影推薦系統（上）
電影推薦系統設計：此項目依託於MovieLens數據集與某科技公司電影網站的真實業務數據架構，構建了一個集成離線與實時推薦體系的電影推薦系統。系統綜合協同過濾演算法與基於內容推薦的方法，提供混合推薦，涵蓋了前端應用、後台服務、演算法設計實現與平台部署的全方位閉環業務實現。
用戶可視化：主要功能在於實現用戶交互與業務數據展示，通過AngularJS2進行前端開發，並部署在Apache伺服器上；綜合業務服務，基於JavaEE進行整體業務邏輯實現，由Spring框架構建，對接業務需求，部署在Tomcat伺服器。
項目數據流程：系統初始化，離線推薦與實時推薦的流程設計，以及業務系統的集成。
數據模型：包含電影數據表、用戶評分表、電影標簽表、用戶表等關鍵表，以及最近電影評分個數統計表、電影評分個數統計表、電影平均評分表、電影相似性矩陣、用戶電影推薦矩陣、用戶實時電影推薦矩陣等。
創建項目並初始化業務數據：主體使用Scala語言編寫，IDEA作為開發環境，Maven作為項目構建和管理工具。在IDEA中創建maven項目，命名為MovieRecommendSystem，構建結構並初始化業務數據。
數據載入准備：將數據文件復制至資源文件目錄，並定義樣例類，通過SparkContext從文件讀取數據至DataFrame，利用Spark SQL進行分布式插入。
離線推薦服務建設：離線推薦服務基於歷史數據，利用離線演算法和推薦演算法進行周期性結果統計與保存。服務主要分為統計性演算法、基於ALS的協同過濾推薦演算法以及基於ElasticSearch的內容推薦演算法。離線服務主要提供統計、基於ALS的推薦矩陣和電影相似性矩陣。
基於LFM的離線推薦模塊：採用ALS演算法進行協同過濾推薦，計算用戶電影推薦矩陣和電影相似度矩陣。生成用戶電影推薦矩陣與電影相似度矩陣，分別用於用戶推薦和實時推薦系統。
模型評估和參數選取：通過計算均方根誤差（RMSE）對模型進行評估，並通過調整參數值選取最優模型參數。
項目整體通過明確的體系架構、數據流程、模型構建與評估，實現了高度集成的電影推薦系統，旨在提供精準、高效的電影推薦服務。
㈡ 項目管理丨電影劇本式工作任務指南（1）丨開啟你的大導演之旅
在職場中，項目管理無疑是一張衡量專業人士可靠性的金質標簽。這是一系列深入探討項目管理知識的系列文章，旨在幫助你在職場上開啟卓越的旅程，就像一位大導演引領團隊創造精彩的作品。
最近，一位昔日同事向我咨詢轉行新崗位的建議，他即將從內陸跳槽到沿海，職位提升帶來了新的挑戰。我只給出了一個建議：精通項目管理。十年的職業生涯讓我深刻理解，無論是在外企大廠，還是民營企業或創業公司，項目管理能力——或者說具備項目思維——是區分職場人士是否可靠的決定性因素。
項目管理，作為管理學的一個重要分支，是戰略與資源的有效整合，是商業目標的實現者。對個人而言，它是一種高效的工作方法論，無論是大手筆的商業計劃，還是日常的裝修任務，甚至是個人健身目標，都能視為一個項目，通過項目管理確保過程的精準和目標的達成。
關於項目，主流的定義雖各有側重，但共同點是：它們是臨時、有約束、充滿不確定性的活動。項目的特點包括時間限制、團隊協作、資源管理以及目標的漸進明晰。在職場中，理解這些特性對於應對復雜多變的工作任務至關重要。
項目管理領域中有眾多流派，如國際知名PMP、PRINCE2等。PMP以全面系統的知識體系見長，適合解決「做什麼」的問題，而PRINCE2則強調流程導向，解決「怎麼做」的問題。兩者相輔相成，學習項目管理的目標在於理論與實踐的結合，找到最適合自身行業的方法論。
我撰寫項目管理課程分享的原因在於，現代工作環境的復雜性和不確定性要求我們把問題解決能力提升到新的高度。工作任務項目化，通過項目管理的框架，可以幫助我們更好地管理任務，從整體到細節，確保目標的實現。我的課程將以PMP和PRINCE2為基礎，結合實踐案例，提供一個實用的工具，幫助你掌握項目管理思維，成為解決復雜問題的高手。
現在，你准備好踏上你的項目管理大導演之旅了嗎？在這個過程中，你將學會如何運用項目管理的魔法棒，將看似雜亂無章的工作轉化為有序的項目，從而在職場舞台上展現出卓越的領導力。讓我們一起探索，如何在每個任務中演繹一場成功的項目管理戲劇。