node.js介绍

Node.js,或者 Node,是一个可以让 JavaScript 运行在服务器端的平台。它可以让
JavaScript 脱离浏览器的束缚运行在一般的服务器环境下,就像运行 Python、Perl、PHP、Ruby
程序一样。你可以用 Node.js 轻松地进行服务器端应用开发,Python、Perl、PHP、Ruby 能
做的事情 Node.js 几乎都能做,而且可以做得更好。
Node.js 是一个为实时Web(Real-time Web)应用开发而诞生的平台,它从诞生之初就充分
考虑了在实时响应、超大规模数据要求下架构的可扩展性。这使得它摒弃了传统平台依靠多线
程来实现高并发的设计思路,而采用了单线程、异步式I/O、事件驱动式的程序设计模型。这些

特性不仅带来了巨大的性能提升,还减少了多线程程序设计的复杂性,进而提高了开发效率。


Node.js 是一个让 JavaScript 运行在浏览器之外的平台。它实现了诸如文件系统、模块、
包、操作系统 API、网络通信等 Core JavaScript 没有或者不完善的功能。历史上将 JavaScript
移植到浏览器外的计划不止一个,但Node.js 是最出色的一个。随着 Node.js 的成功,各种浏
览器外的 JavaScript 实现逐步兴起,因此产生了 CommonJS 规范。CommonJS 试图拟定一套
完整的 JavaScript 规范,以弥补普通应用程序所需的 API,譬如文件系统访问、命令行、模
块管理、函数库集成等功能。CommonJS 制定者希望众多服务端 JavaScript 实现遵循
CommonJS 规范,以便相互兼容和代码复用。Node.js 的部份实现遵循了CommonJS规范,但
由于两者还都处于诞生之初的快速变化期,也会有不一致的地方。
Node.js 的 JavaScript 引擎是 V8,来自 Google Chrome 项目。V8 号称是目前世界上最快
的 JavaScript 引擎,经历了数次引擎革命,它的 JIT(Just-in-time Compilation,即时编译)
执行速度已经快到了接近本地代码的执行速度。Node.js 不运行在浏览器中,所以也就不存
在 JavaScript 的浏览器兼容性问题,你可以放心地使用 JavaScript 语言的所有特性。



多源数据接入 支持校园各业务系统数据接入:包括教务系统(学生成绩、课程信息)、学工系统(奖惩记录、资助信息)、后勤系统(宿舍分配、能耗数据)、图书馆系统(借阅记录、馆藏信息)、一卡通系统(消费数据、门禁记录)等。 接入方式:提供数据库直连(MySQL、SQL Server)、文件导入(CSV、Excel、JSON)、API 接口调用等多种方式,支持实时同步与定时批量同步。 数据标准化与治理 建立校园数据标准体系:统一数据格式(如日期格式、学号编码规则)、定义核心数据元(如 “学生” 包含学号、姓名、专业等必选字段)、规范代码集(如性别代码 “1 - 男,2 - 女”)。 数据清洗:自动检测并处理缺失值、重复值、异常值(如成绩 > 100 分),通过规则引擎实现数据校验(如 “学生年龄需在 16-30 岁之间”)。 元数据管理:记录数据来源、格式、更新频率、负责人等信息,生成数据血缘图谱,追踪数据从产生到应用的全生命周期。 二、数据共享与交换核心功能 分布式数据存储 基于 Hadoop HDFS 实现海量数据存储:结构化数据(成绩、消费记录)存入 HBase,非结构化数据(文档、图片、视频)直接存储于 HDFS,日志类数据通过 Flume 采集至 HDFS。 支持数据分片与副本机制,确保数据高可用(默认 3 副本存储),满足校园 PB 级数据存储需求。 数据交换引擎 构建点对点数据交换通道:各部门系统可通过交换引擎向平台上传数据或申请获取授权数据,支持同步 / 异步交换模式。 交换流程管理:定义数据交换规则(如 “学工系统每日向平台同步新增学生信息”),记录交换日志(成功 / 失败状态、数据量),失败时自动重试。 数据脱敏:对敏感数据(如身份证号、银行卡号)在交换过程中进行脱敏处理(如显示 “110********5678”),兼顾共享与隐私保护。
用户信息管理 支持用户注册(手机号 / 社交账号登录)、个人信息完善(如年龄、性别、饮食禁忌、偏好菜系等)。 记录用户行为数据:浏览历史、收藏 / 点赞美食、评分记录(1-5 星)、消费记录(如外卖订单、到店消费)、搜索关键词等。 美食数据管理 存储美食基础信息:名称、分类(中餐 / 西餐 / 日料等)、子类别(川菜 / 粤菜 / 汉堡等)、食材、口味标签(辣 / 甜 / 清淡等)、价格区间、商家信息(名称、地址、评分)、图片等。 支持商家入驻与信息更新,管理员审核美食数据合规性(如食材描述真实性)。 二、协同过滤推荐核心功能 基于用户的协同过滤(User-based CF) 计算用户相似度:通过用户对美食的评分、浏览记录等行为,使用余弦相似度 / 皮尔逊相关系数识别 “相似用户群体”(如用户 A 和用户 B 对 80% 的川菜评分一致)。 生成推荐:向目标用户推送 “相似用户喜欢但目标用户未体验过” 的美食(如相似用户高分推荐的新川菜馆)。 基于物品的协同过滤(Item-based CF) 计算美食相似度:分析用户对不同美食的共同评分 / 点击行为,挖掘美食间的关联(如 “点过麻婆豆腐的用户中有 70% 也点过回锅肉”)。 生成推荐:为用户推送 “与已喜欢美食相似” 的菜品(如用户刚收藏了水煮鱼,推荐酸菜鱼、毛血旺)。 混合推荐策略 结合两种协同过滤算法结果,根据场景动态调整权重(如冷启动用户优先基于物品的推荐,活跃用户侧重基于用户的推荐)。 融合用户显式偏好(如标注 “不吃辣”)过滤推荐结果,避免无效推荐。 三、用户交互与推荐展示 个性化推荐页 首页展示 “为你推荐” 列表,按推荐优先级排序,显示美食图片、名称、匹配度(如 “98% 的相似用户喜欢”)、用户评分、距离(适用于到店推荐)等。 支持按场景筛选推荐(如 “午餐推荐”“周末聚餐推荐”“性价比推荐”)。
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