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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：

import java.io.File
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.mllib.recommendation.{ALS, Rating}
import org.apache.spark.rdd.{JdbcRDD, RDD}

import java.sql.{Connection, DriverManager}

object Train {
  //屏蔽不必要的日志显示在终端上
  Logger.getLogger("org").setLevel(Level.WARN)

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 配置Spark
    val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("alsMoudleTrain")
    val sc = new SparkContext(conf)
    // 定义模型
    val myModelPath = "alsMoudle"
    // 获取数据
    def getCon(): Connection = {
      DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3396/News?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=UTC", "root", "123456")
    }
    //定义SQL 用来读取数据 user_id,new_id,value
    var sql = "SELECT user_id,new_id,SUM( CASE operation_type " +
      "WHEN 0 THEN 1 WHEN 1 THEN ? WHEN 2 THEN ? ELSE 0 END ) " +
      "AS value FROM useroperationnew GROUP BY user_id,new_id;"
    // 实例 JdbcRDD 进行读取Mysql数据
    val data = new JdbcRDD(sc, getCon, sql, 3, 5, 3, re => {
      Rating(re.getInt(1).toInt, re.getInt(2).toInt, re.getInt(3).toDouble)
    }).collect()
    var ratings = sc.parallelize(data)
    ratings.filter(x => x.user == 101).foreach(println)
    // 训练模型
    val rank = 4
    val numIterations = 10
    val model = ALS.train(ratings, rank, numIterations, 0.01)
    val recommendProducts = model.recommendProducts(1, 10)
    val userfeatures =model.userFeatures
    println("打印用户特征矩阵")
    for (uf <- userfeatures) {
      print("用户id："+uf._1 + " : ")
      for (value <- uf._2) {
        print(value + " ")
      }
      println()
    }
    val itemfeatures =model.productFeatures
    println("打印新闻特征矩阵")
    for (uf <- itemfeatures) {
      print("新闻id："+uf._1 + " : ")
      for (value <- uf._2) {
        print(value + " ")
      }
      println()
    }
    val path: File = new File(myModelPath)
    dirDel(path)  //删除原模型保存的文件，不删除新模型保存会报错
    //保存模型
    model.save(sc, myModelPath)
    sc.stop()
  }

  //删除模型目录和文件
  def dirDel(path: File) {
    if (!path.exists())
      return
    else if (path.isFile) {
      path.delete()
      return
    }
    val file: Array[File] = path.listFiles()
    for (d <- file) {
      dirDel(d)
    }
    path.delete()
  }
}