㈠ 大数据项目之电影推荐系统（上）
电影推荐系统设计：此项目依托于MovieLens数据集与某科技公司电影网站的真实业务数据架构，构建了一个集成离线与实时推荐体系的电影推荐系统。系统综合协同过滤算法与基于内容推荐的方法，提供混合推荐，涵盖了前端应用、后台服务、算法设计实现与平台部署的全方位闭环业务实现。
用户可视化：主要功能在于实现用户交互与业务数据展示，通过AngularJS2进行前端开发，并部署在Apache服务器上；综合业务服务，基于JavaEE进行整体业务逻辑实现，由Spring框架构建，对接业务需求，部署在Tomcat服务器。
项目数据流程：系统初始化，离线推荐与实时推荐的流程设计，以及业务系统的集成。
数据模型：包含电影数据表、用户评分表、电影标签表、用户表等关键表，以及最近电影评分个数统计表、电影评分个数统计表、电影平均评分表、电影相似性矩阵、用户电影推荐矩阵、用户实时电影推荐矩阵等。
创建项目并初始化业务数据：主体使用Scala语言编写，IDEA作为开发环境，Maven作为项目构建和管理工具。在IDEA中创建maven项目，命名为MovieRecommendSystem，构建结构并初始化业务数据。
数据加载准备：将数据文件复制至资源文件目录，并定义样例类，通过SparkContext从文件读取数据至DataFrame，利用Spark SQL进行分布式插入。
离线推荐服务建设：离线推荐服务基于历史数据，利用离线算法和推荐算法进行周期性结果统计与保存。服务主要分为统计性算法、基于ALS的协同过滤推荐算法以及基于ElasticSearch的内容推荐算法。离线服务主要提供统计、基于ALS的推荐矩阵和电影相似性矩阵。
基于LFM的离线推荐模块：采用ALS算法进行协同过滤推荐，计算用户电影推荐矩阵和电影相似度矩阵。生成用户电影推荐矩阵与电影相似度矩阵，分别用于用户推荐和实时推荐系统。
模型评估和参数选取：通过计算均方根误差（RMSE）对模型进行评估，并通过调整参数值选取最优模型参数。
项目整体通过明确的体系架构、数据流程、模型构建与评估，实现了高度集成的电影推荐系统，旨在提供精准、高效的电影推荐服务。
㈡ 项目管理丨电影剧本式工作任务指南（1）丨开启你的大导演之旅
在职场中，项目管理无疑是一张衡量专业人士可靠性的金质标签。这是一系列深入探讨项目管理知识的系列文章，旨在帮助你在职场上开启卓越的旅程，就像一位大导演引领团队创造精彩的作品。
最近，一位昔日同事向我咨询转行新岗位的建议，他即将从内陆跳槽到沿海，职位提升带来了新的挑战。我只给出了一个建议：精通项目管理。十年的职业生涯让我深刻理解，无论是在外企大厂，还是民营企业或创业公司，项目管理能力——或者说具备项目思维——是区分职场人士是否可靠的决定性因素。
项目管理，作为管理学的一个重要分支，是战略与资源的有效整合，是商业目标的实现者。对个人而言，它是一种高效的工作方法论，无论是大手笔的商业计划，还是日常的装修任务，甚至是个人健身目标，都能视为一个项目，通过项目管理确保过程的精准和目标的达成。
关于项目，主流的定义虽各有侧重，但共同点是：它们是临时、有约束、充满不确定性的活动。项目的特点包括时间限制、团队协作、资源管理以及目标的渐进明晰。在职场中，理解这些特性对于应对复杂多变的工作任务至关重要。
项目管理领域中有众多流派，如国际知名PMP、PRINCE2等。PMP以全面系统的知识体系见长，适合解决“做什么”的问题，而PRINCE2则强调流程导向，解决“怎么做”的问题。两者相辅相成，学习项目管理的目标在于理论与实践的结合，找到最适合自身行业的方法论。
我撰写项目管理课程分享的原因在于，现代工作环境的复杂性和不确定性要求我们把问题解决能力提升到新的高度。工作任务项目化，通过项目管理的框架，可以帮助我们更好地管理任务，从整体到细节，确保目标的实现。我的课程将以PMP和PRINCE2为基础，结合实践案例，提供一个实用的工具，帮助你掌握项目管理思维，成为解决复杂问题的高手。
现在，你准备好踏上你的项目管理大导演之旅了吗？在这个过程中，你将学会如何运用项目管理的魔法棒，将看似杂乱无章的工作转化为有序的项目，从而在职场舞台上展现出卓越的领导力。让我们一起探索，如何在每个任务中演绎一场成功的项目管理戏剧。