大数据实训项目：电影推荐系统挑战与解决方案

在电影推荐系统的大数据综合实训项目中，我们面临了几个主要问题，分别是数据规模和处理效率、推荐算法选择与优化、用户反馈和评价以及系统可扩展性和并发性。针对数据规模庞大的挑战，我们采用了Apache Spark作为主要的数据处理工具，利用其并行计算和分布式架构来提高数据处理效率。在推荐算法方面，我们选择了协同过滤算法，包括基于用户和基于物品的协同过滤，并通过参数调整和模型配置优化提高推荐结果准确性和性能。针对用户反馈，我们设计了用户界面以便用户方便地提供反馈和评分，结合用户行为数据不断优化推荐模型。最后，为确保系统具有良好的可扩展性和并发性，我们进行了相应的设计和优化。这些解决方案有效应对了电影推荐系统项目中的挑战。