本文關(guān)鍵詞：基于混合算法的P2P網(wǎng)貸產(chǎn)品推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)金融時(shí)代的來臨,國內(nèi)的P2P (Peer-To-Peer Lending)網(wǎng)貸平臺呈爆炸式增長,由于每個(gè)平臺運(yùn)營模式的差異導(dǎo)致其推出的理財(cái)產(chǎn)品參差不齊,這樣一來市場上便充斥著各種各樣的理財(cái)產(chǎn)品。面對如此繁多的P2P網(wǎng)貸平臺,投資者很難在第一時(shí)間內(nèi)挑選出適合自己的網(wǎng)貸產(chǎn)品,再加上當(dāng)前缺少嚴(yán)格的行業(yè)監(jiān)管,更加使得優(yōu)良的網(wǎng)貸產(chǎn)品與大量的潛在用戶失之交臂。正鑒于此,市場上又出現(xiàn)了一批專門針對P2P網(wǎng)貸的垂直搜索平臺,但是當(dāng)投資者不太明確自己需求時(shí),這些搜索平臺就很難發(fā)揮作用。本推薦系統(tǒng)不僅解決了P2P網(wǎng)貸產(chǎn)品的信息過載問題,而且擬補(bǔ)了搜索引擎的不足,最終使投資者與網(wǎng)貸平臺達(dá)到共贏。 本文首先介紹了P2P網(wǎng)貸與推薦系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀,并分別針對基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾、基于內(nèi)容的推薦算法進(jìn)行了調(diào)研,其次,基于這兩種推薦算法設(shè)計(jì)出混合推薦系統(tǒng)的架構(gòu)以及推薦流程,并重點(diǎn)介紹了系統(tǒng)相關(guān)模塊的實(shí)現(xiàn)原理,最后,針對本推薦系統(tǒng)進(jìn)行測評,總結(jié)本系統(tǒng)中的不足與展望下一步工作。本文的主要內(nèi)容包括： (1)詳細(xì)描述了本系統(tǒng)的需求分析,設(shè)計(jì)出本系統(tǒng)整體架構(gòu)和混合推薦算法,并將系統(tǒng)分為四個(gè)模塊：爬蟲模塊、離線計(jì)算模塊、在線計(jì)算模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊； (2)爬蟲模塊采用分布式架構(gòu)設(shè)計(jì),不僅可以抓取多個(gè)網(wǎng)貸平臺的產(chǎn)品數(shù)據(jù),而且支持對每個(gè)爬蟲節(jié)點(diǎn)的任務(wù)進(jìn)行管理、遠(yuǎn)程監(jiān)控； (3)離線計(jì)算模塊采用了Mahout算法庫中ItemCF、Kmeans算法,并運(yùn)行在Hadoop平臺上,最后將計(jì)算結(jié)果保存到HBase中； (4)在線計(jì)算模塊主要采用了Storm平臺實(shí)現(xiàn),它會根據(jù)不同的推薦功能為用戶實(shí)時(shí)地推薦網(wǎng)貸產(chǎn)品。 (5)針對本推薦系統(tǒng)進(jìn)行測試和評估。 基于以上內(nèi)容,本文構(gòu)建出了一套基于混合算法的P2P網(wǎng)貸產(chǎn)品推薦系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)證明,借助離線計(jì)算與在線計(jì)算的數(shù)據(jù)處理能力、混合推薦算法的優(yōu)勢有效地解決了信息過載的問題,為投資者提供更加個(gè)性化的P2P網(wǎng)貸產(chǎn)品。
【關(guān)鍵詞】：網(wǎng)貸產(chǎn)品 協(xié)同過濾 基于內(nèi)容 Hadoop Storm Mahout
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)院大學(xué)（工程管理與信息技術(shù)學(xué)院）
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景與意義10-11
• 1.2 本課題的研究進(jìn)展11-14
• 1.2.1 P2P網(wǎng)貸研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 推薦系統(tǒng)研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容14-16
• 第二章 相關(guān)理論與算法分析16-38
• 2.1 推薦系統(tǒng)概述16-17
• 2.1.1 推薦系統(tǒng)的定義16-17
• 2.1.2 推薦系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)及分類17
• 2.2 相關(guān)算法研究17-30
• 2.2.1 基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾17-23
• 2.2.2 基于內(nèi)容的聚類分析23-29
• 2.2.3 合算法推薦系統(tǒng)概述29-30
• 2.3 相關(guān)技術(shù)介紹30-37
• 2.4 小結(jié)37-38
• 第三章 系統(tǒng)的需求分析與總體架構(gòu)38-54
• 3.1 需求分析38-40
• 3.1.1 功能需求38-39
• 3.1.2 性能指標(biāo)39-40
• 3.2 總體架構(gòu)40-52
• 3.2.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)原則40
• 3.2.2 混合算法推薦流程40-42
• 3.2.3 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和工作原理42-52
• 3.3 小結(jié)52-54
• 第四章 系統(tǒng)關(guān)鍵模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)54-68
• 4.1 爬蟲模塊54-60
• 4.1.1 爬蟲模塊設(shè)計(jì)需求54-55
• 4.1.2 爬蟲模塊設(shè)計(jì)方案55-56
• 4.1.3 爬蟲模塊具體實(shí)現(xiàn)56-60
• 4.2 離線計(jì)算模塊60-63
• 4.2.1 離線計(jì)算模塊設(shè)計(jì)需求61
• 4.2.2 離線計(jì)算模塊設(shè)計(jì)方案61
• 4.2.3 離線計(jì)算模塊具體實(shí)現(xiàn)61-63
• 4.3 在線計(jì)算模塊63-65
• 4.3.1 在線計(jì)算模塊設(shè)計(jì)需求63-64
• 4.3.2 在線計(jì)算模塊設(shè)計(jì)方案64
• 4.3.3 在線計(jì)算模塊具體實(shí)現(xiàn)64-65
• 4.4 數(shù)據(jù)存儲模塊65-67
• 4.4.1 數(shù)據(jù)庫邏輯設(shè)計(jì)65
• 4.4.2 數(shù)據(jù)庫物理設(shè)計(jì)65-67
• 4.5 小結(jié)67-68
• 第五章 系統(tǒng)的測試與評估68-74
• 5.1 評測環(huán)境與數(shù)據(jù)集介紹68
• 5.2 評測方案68-69
• 5.3 評測過程及結(jié)果分析69-73
• 5.4 小結(jié)73-74
• 第六章 結(jié)論與展望74-76
• 6.1 論文工作總結(jié)74-75
• 6.2 未來工作展望75-76
• 參考文獻(xiàn)76-80
• 致謝80-82
• 個(gè)人簡歷、在學(xué)期間發(fā)表的論文與研究成果82

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 李忠俊;周啟海;帥青紅;;一種基于內(nèi)容和協(xié)同過濾同構(gòu)化整合的推薦系統(tǒng)模型[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2009年12期

2 嵇曉聲;劉宴兵;羅來明;;協(xié)同過濾中基于用戶興趣度的相似性度量方法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2010年10期

  本文關(guān)鍵詞：基于混合算法的P2P網(wǎng)貸產(chǎn)品推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：510434