發(fā)布時(shí)間：2022-10-04 20:20

　　隨著社會(huì)的發(fā)展,人們使用互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)間也逐漸增加,在使用互聯(lián)網(wǎng)時(shí)會(huì)產(chǎn)生大量的日志信息,同時(shí)人們也更頻繁地在互聯(lián)網(wǎng)上產(chǎn)生內(nèi)容。早期互聯(lián)網(wǎng)上信息主要由主要平臺(tái)產(chǎn)生,且數(shù)量不大,人們使用信息檢索的方式來獲取想要的信息。互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到現(xiàn)在,人人都是內(nèi)容制造的參與者,在海量的內(nèi)容面前,推薦系統(tǒng)是最好的解決方案。通過針對(duì)用戶進(jìn)行內(nèi)容推薦,讓用戶從頻繁的信息檢索動(dòng)作中抽出身來,更好地迎合互聯(lián)網(wǎng)的UGC（用戶制造內(nèi)容）環(huán)境。同時(shí)也可以針對(duì)積累的大量日志進(jìn)行分析,獲取有價(jià)值的信息,更好的為用戶服務(wù),形成良性循環(huán)。廣電集團(tuán)擁有海量用戶,存儲(chǔ)著海量用戶信息數(shù)據(jù),同時(shí)也產(chǎn)生著大量的日志。而以往廣電的推薦內(nèi)容單一適用面窄,現(xiàn)在需要一個(gè)能分析海量日志信息與用戶信息的系統(tǒng),對(duì)每個(gè)用戶進(jìn)行個(gè)性化適配,進(jìn)行內(nèi)容推薦。其目的是快速精準(zhǔn)的挖掘出用戶的興趣偏好并推薦出相應(yīng)的電視產(chǎn)品,從而達(dá)到系統(tǒng)比用戶更懂用戶的效果。系統(tǒng)將關(guān)注點(diǎn)聚焦在在線推薦上面,擬針對(duì)不同的廣電用戶使用場(chǎng)景進(jìn)行實(shí)時(shí)高效的推薦。由于個(gè)人偏工程化的工作內(nèi)容,系統(tǒng)將從工程化角度進(jìn)行詳述,主要包含了使用大數(shù)據(jù)計(jì)算平臺(tái)和高性能數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,高效分析用戶和內(nèi)容日志... 

【文章頁(yè)數(shù)】：124 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 推薦系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 實(shí)時(shí)分布式流計(jì)算技術(shù)研究現(xiàn)狀
    1.3 項(xiàng)目目標(biāo)和主要工作內(nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
    1.5 本章小結(jié)
第二章 相關(guān)技術(shù)分析
    2.1 推薦算法
        2.1.1 基于流行度的推薦
        2.1.2 基于內(nèi)容的推薦
        2.1.3 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦
        2.1.4 基于協(xié)同過濾的推薦
        2.1.5 混合推薦算法
    2.2 分布式流處理框架SPARK
        2.2.1 Spark基本組件
        2.2.2 Spark運(yùn)行機(jī)制
        2.2.3 Spark計(jì)算模型
    2.3 分布式大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)HADOOP
        2.3.1 Hadoop基本組件
        2.3.2 Hadoop運(yùn)行機(jī)制
        2.3.3 Hadoop計(jì)算模型
    2.4 其他相關(guān)技術(shù)
        2.4.1 微服務(wù)一體化解決方案Spring Cloud
        2.4.2 分布式消息處理系統(tǒng)Kafka
        2.4.3 分布式對(duì)象存儲(chǔ)Redis
        2.4.4 HBase
        2.4.5 Elastic Search
        2.4.6 代碼規(guī)范
    2.5 本章小結(jié)
第三章 需求分析
    3.1 需求概述
    3.2 功能需求
        3.2.1 客戶端模塊需求分析
        3.2.2 服務(wù)端模塊需求分析
    3.3 非功能需求
    3.4 本章小結(jié)
第四章 系統(tǒng)概要設(shè)計(jì)
    4.1 在線推薦引擎
        4.1.1 日志采集模塊
        4.1.2 模型庫(kù)
        4.1.3 算法庫(kù)
        4.1.4 在線分析模塊
        4.1.5 離線分析模塊
    4.2 數(shù)據(jù)接入服務(wù)
    4.3 在線推薦服務(wù)
    4.4 本章小結(jié)
第五章 系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)
    5.1 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
        5.1.1 HBase和 HDFS
        5.1.2 Redis
    5.2 在線推薦引擎
        5.2.1 日志采集模塊
        5.2.2 模型庫(kù)
        5.2.3 算法庫(kù)
        5.2.4 在線分析模塊
        5.2.5 離線分析模塊
    5.3 數(shù)據(jù)接入服務(wù)
    5.4 在線推薦服務(wù)
    5.5 本章小結(jié)
第六章 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
    6.1 統(tǒng)一接口設(shè)計(jì)
        6.1.1 Restful風(fēng)格接口
        6.1.2 各模塊間調(diào)用接口設(shè)計(jì)
    6.2 在線推薦引擎
        6.2.1 日志采集模塊
        6.2.2 模型庫(kù)
        6.2.3 算法庫(kù)
        6.2.4 在線分析模塊
        6.2.5 離線分析模塊
    6.3 數(shù)據(jù)接入服務(wù)
    6.4 在線推薦服務(wù)
    6.5 本章小結(jié)
第七章 系統(tǒng)效果評(píng)估與測(cè)試
    7.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
        7.1.1 硬件環(huán)境
        7.1.2 軟件環(huán)境
        7.1.3 部署過程
    7.2 功能測(cè)試
    7.3 性能測(cè)試
        7.3.1 測(cè)試業(yè)務(wù)場(chǎng)景
        7.3.2 測(cè)試策略
        7.3.3 測(cè)試結(jié)果
    7.4 推薦效果測(cè)試
        7.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)選取
        7.4.2 評(píng)估指標(biāo)
        7.4.3 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容
    7.5 系統(tǒng)可視化界面展示
    7.6 本章小結(jié)
第八章 總結(jié)和展望
致謝
參考文獻(xiàn)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3685697