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最新推荐文章于 2024-10-23 00:00:00 发布

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#hadoop #大数据 #人工智能 #python #spark #推荐算法 #深度学习

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学生姓名

专业

学号

设计题目

基于大数据技术的头条推荐系统的设计与实现

拟采取的设计方案及可行性分析（包括主要设计方法和手段，已有的主要设备、软件、资料等说明）

1.选题背景及意义

在信息时代，人们每天都面临着庞大的信息流，如何高效、个性化地推送信息成为互联网平台的重要任务。推荐系统作为一种解决方案，通过利用大数据技术对用户行为进行深入分析，为用户提供个性化的头条新闻推荐，成为提高用户体验的有效途径。本项目旨在设计并实现一个基于大数据技术的头条推荐系统。通过此系统的设计与实现，我们旨在提高信息推送的准确性和用户满意度，为互联网新闻平台的发展提供有力支持。

研究内容

（1）数据采集与处理

通过抓取、清洗、整合多种数据源，包括但不限于用户浏览历史、点击记录、社交网络信息等，建立完整的用户行为数据集。

（2）用户画像构建

基于采集到的数据，运用大数据分析技术，构建用户画像，深入挖掘用户的兴趣、偏好，为后续推荐算法提供有力支持。

（3）推荐算法设计与实现

设计并实现一套高效的推荐算法，结合用户画像和实时行为，为用户推荐个性化、感兴趣的头条新闻。

（4）系统架构设计

基于大数据处理框架，搭建推荐系统的整体架构，实现数据的实时处理、存储和分析，确保系统的高性能和可扩展性。

（5）用户反馈与优化

设计用户反馈机制，通过用户行为反馈和用户满意度调查等手段，不断优化推荐算法，提高系统的精准度和用户满意度。

3.研究方法

（1）数据采集与处理

设计数据采集方案，包括数据源的选择、数据获取、数据清洗等步骤。

（2）用户画像构建

利用大数据分析技术，深入挖掘用户行为数据，构建用户画像的方法和模型。

（3）推荐算法设计与实现

选择并实现适用于头条推荐系统的推荐算法，如协同过滤、深度学习等。

（4）系统架构设计

搭建基于大数据技术的系统架构，确保系统能够高效处理实时数据。

4.研究计划

（1）需求分析：明确系统的功能和性能需求，为后续的设计和实现奠定基础。

（2）系统设计：根据需求设计系统的架构和模块，包括数据收集、数据处理和用户界面等模块。

（3）系统实现：使用Hadoop和相关模块实现系统的各个功能模块，并进行测试和调试。

（4）性能评估：通过实验测试和数据分析，评估头条推荐系统的性能，并根据评估结果进行优化和改进。

5.预期研究成果

通过本研究，预计将实现一个基于大数据技术的头条推荐系统，并达到以下成果：

（1）实现了可靠的数据采集和处理功能；

（2）开发了直观、用户友好的可视化界面；

（3）提供了基本的数据分析和报告生成功能。

6.主要参考文献

[1] 徐凡婷.《今日头条》算法机制的风险与治理研究[J].上海师范大学,2022.

[2] 宋佳琳.聚合类新闻客户端个性化推荐研究——以今日头条为例[J].成都理工大学,2021.

[3] 石德馨.智媒时代新闻个性化推荐的把关机制研究[J].长春工业大学,2021.

[4] Wang Yi. An Analysis of the Information Cocoon Effect of News Clients: Today’s Headlines as an Example,2023.

[5] 杨睿婷.聚合型新闻APP个性化推荐机制研究——以今日头条APP为例[J].山西大学,2020.

[6] 钱婉玲.算法推荐媒体的用户与内容关系研究——以《趣头条》为例[J].上海师范大学,2020.

[7] 刘波.今日头条推荐系统背后的技术原理[J].信息安全研究,2019.

[8] 王思佳.“今日头条”客户端存在的问题与优化策略[J].传媒与艺术研究,2019.

[9] 张莉莉.聚合类新闻客户端个性化推荐内容研究[J].渤海大学,2019.

[10] Kuai Joanne,Lin Bibo,Karlsson Michael,Lewis Seth C.From Wild East to Forbidden City: Mapping Algorithmic News Distribution in China through a Case Study of Jinri Toutiao[J].Digital Journalism,2023

二、指导教师意见

xxx同学撰写的开题报告内容较为详实，论证合理，分析较为深入，对相关研究有一定的了解，设计方案可行，同意开题。

指导教师签名：

2023 年 12 月 19 日

核心算法代码分享如下：

#使用PySpark完成部分机票指标分析
from pyspark.sql.types import StringType, StructField, IntegerType, DoubleType, StructType

from pyspark.sql.functions import col

from pyspark.sql import SparkSession

csv_format = 'com.databricks.spark.csv'
mysql_url = "jdbc:mysql://bigdata:3306/Flink_Fliggy_Flight"
prop = {'user': 'root', 'password': '123456', 'driver': "com.mysql.jdbc.Driver"}
# 1.创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("tables02_task").getOrCreate()

fields = [
    StructField("start_city", StringType(), True),
    StructField("end_city", StringType(), True),
    StructField("stime", StringType(), True),
    StructField("airline_name", StringType(), True),
    StructField("flight_info", StringType(), True),
    StructField("flight_type1", StringType(), True),
    StructField("flight_type2", StringType(), True),
    StructField("setup_time", StringType(), True),
    StructField("arr_time", StringType(), True),
    StructField("start_airport", StringType(), True),
    StructField("arr_airport", StringType(), True),
    StructField("ontime_rate", IntegerType(), True),
    StructField("flight_total_time", StringType(), True),
    StructField("price", IntegerType(), True),
    StructField("price_desc", StringType(), True),
    StructField("flight_company", StringType(), True),
    StructField("flight_type3", StringType(), True),
    StructField("setup_time_math", DoubleType(), True),
    StructField("arr_time_math", DoubleType(), True),
    StructField("arr_time2", StringType(), True),
    StructField("start_airport_simple", StringType(), True),
    StructField("arr_airport_simple", StringType(), True),
    StructField("flight_total_time_math", IntegerType(), True),
    StructField("price_desc_math", DoubleType(), True),

]
schema= StructType(fields)
# 2.读取本地文件路径
# flights_data = spark.read.format(csv_format).options( ending='utf-8').load(
#     "hdfs://bigdata:9000/flink_fliggy_flight/flight/hdfs_flights.csv")
flights_data=spark.read.option("header", "false").schema(schema).csv("hdfs://bigdata:9000/flink_fliggy_flight/flight/hdfs_flights.csv")
# 3.创建临时表
flights_data.createOrReplaceTempView("ods_flight")

# 4.工作经验与薪水的关系
tables02_sql='''

                        select start_airport_simple,count(1) num
                        from ods_flight
                        group by start_airport_simple
                        order by num desc
                        limit 10

'''
spark.sql(tables02_sql).write.jdbc(mysql_url, 'tables02', 'overwrite', prop)