【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及與發(fā)展,微博作為一個(gè)開放的信息交流和分享平臺(tái),每天可以產(chǎn)生上億級(jí)別的數(shù)據(jù)。從這些海量數(shù)據(jù)中挖掘出用戶潛在的購買行為并加以分析會(huì)對企業(yè)產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。但目前的研究分析方法存在以下缺點(diǎn):對微博分析的實(shí)時(shí)性不足,導(dǎo)致分析結(jié)果存在一定的滯后;當(dāng)前微博分析的針對性不足,沒有充分挖掘出特定群體的價(jià)值。本文針對現(xiàn)有的挖掘微博用戶潛在購買行為的分析方法所存在的問題,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)高效的、實(shí)時(shí)的基于Storm的微博用戶行為分析評估系統(tǒng)。具體工作包括:先提出Storm現(xiàn)有的調(diào)度策略所存在的任務(wù)分布不均的問題并通過實(shí)驗(yàn)加以驗(yàn)證,接著提出基于CPU權(quán)值的自適應(yīng)調(diào)度模型,以解決由內(nèi)部節(jié)點(diǎn)間的時(shí)間延時(shí)和消息的本地特性造成效率較低的問題;其后為實(shí)時(shí)分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn):分為數(shù)據(jù)來源模塊、數(shù)據(jù)接入模塊、數(shù)據(jù)分析模塊和數(shù)據(jù)展示模塊:數(shù)據(jù)來源通過爬蟲和新浪API獲取微博的數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)接入模塊通過搭建Kafka集群,解決數(shù)據(jù)流延時(shí)問題;實(shí)現(xiàn)Storm的Spout和Bolt接口,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析模塊,利用中文分詞技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞,用K-means對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚會(huì)分析;利用數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊和Hbase對數(shù)據(jù)進(jìn)行持久化保存、利用SpringMVC和ECharts完成數(shù)據(jù)展示模塊的實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)表明,改進(jìn)后的調(diào)度策略性能明顯優(yōu)于現(xiàn)有的調(diào)度策略,尤其是在CPU密集型的調(diào)度任務(wù)方面,性能明顯了提高50%左右。該實(shí)時(shí)分析系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)分析出用戶的潛在購買行為,企業(yè)可以根據(jù)分析出的行為特征,進(jìn)而進(jìn)行相關(guān)的研究和營銷。
[Abstract]:With the popularity and development of the Internet, Weibo, as an open information exchange and sharing platform, can generate hundreds of millions of levels of data every day. Mining the potential purchase behavior of users from these massive data and analyzing it will produce great economic value to the enterprise. However, the current research and analysis methods have the following shortcomings: the real-time analysis of Weibo is insufficient, resulting in a certain lag in the analysis results; at present, Weibo analysis is not targeted enough, and the value of specific groups has not been fully excavated. Aiming at the problems existing in the existing analysis methods for mining the potential purchase behavior of Weibo users, an efficient and real-time Weibo user behavior analysis and evaluation system based on Storm is designed and implemented in this paper. The specific work includes: firstly, the problem of uneven task distribution in the existing scheduling strategies of Storm is proposed and verified by experiments, and then an adaptive scheduling model based on CPU weights is proposed. In order to solve the problem of low efficiency caused by the time delay between internal nodes and the local characteristics of messages. Then it is the design and implementation of the real-time analysis system: it is divided into data source module, data access module, data analysis module and data display module: the data source obtains Weibo data through crawler and Sina API; The data access module solves the problem of data flow delay by building Kafka cluster, realizes the Spout and Bolt interface of Storm, realizes the data analysis module, uses Chinese word segmentation technology to segment the data, and uses K-means to analyze the data. The data storage module and Hbase are used to save the data, and SpringMVC and ECharts are used to realize the data display module. The experimental results show that the performance of the improved scheduling strategy is obviously better than that of the existing scheduling strategies, especially in CPU-intensive scheduling tasks, the performance of the improved scheduling strategy is obviously improved by about 50%. The real-time analysis system can analyze the potential purchase behavior of users in real time, and enterprises can carry out related research and marketing according to the analyzed behavior characteristics.
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP393.092;TP311.13

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本文編號(hào)：2479467