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最新推荐文章于 2025-12-02 09:42:37 发布

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#课程设计 #大数据 #毕业设计 #python #数据可视化 #hadoop #spark

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作者简介：Java领域优质创作者、优快云博客专家、优快云内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等

业务范围：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路等。

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介绍资料

《Hadoop+Spark+Hive知网论文推荐系统》任务书

一、项目背景与意义

随着互联网技术的迅猛发展和大数据时代的到来，学术文献的数量呈现出爆炸式增长。作为中国领先的学术资源平台，知网（CNKI）拥有丰富的学术文献资源，但用户如何从海量的文献资源中快速、准确地筛选出感兴趣的论文，成为当前学术界亟待解决的问题。传统的文献检索方式大多基于关键词匹配，无法有效地根据用户的个性化需求和学术兴趣进行推荐。因此，开发一款基于Hadoop、Spark和Hive的知网论文推荐系统，利用大数据处理技术和先进的推荐算法，为用户提供个性化的论文推荐服务，具有重要的研究意义和应用价值。

二、项目目标

本项目旨在构建一个基于Hadoop、Spark和Hive的分布式论文推荐系统原型，实现高效、精准的论文推荐服务。通过实验验证系统的性能和准确性，为后续相关研究提供参考。为学术机构和科研人员提供一种高效、实用的论文推荐方法，提高学术资源的利用效率，提升科研人员的满意度和工作效率。

三、研究内容与技术路线

数据采集与预处理：
- 利用爬虫技术从知网平台获取学术论文数据。
- 对采集到的数据进行清洗、去重、格式化等预处理工作，以保证数据质量和一致性。
分布式存储与处理：
- 将处理后的数据存储到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，以便进行后续的大数据处理和分析。
- 使用Hive作为数据仓库，用于存储和处理结构化的学术论文数据。
推荐算法设计与实现：
- 设计基于Hadoop和Spark的分布式推荐系统架构，包括数据预处理、模型训练、推荐算法实现等模块。
- 研究并应用多种推荐算法，如基于内容的推荐、协同过滤推荐、深度学习推荐等。
- 通过实验比较和分析不同算法在论文推荐中的效果，选择最适合的算法或算法组合。
系统开发与实现：
- 使用Java或Scala等编程语言进行系统开发。
- 实现系统的各个功能模块，并进行系统测试和验证，评估系统的推荐准确率、召回率、F1分数等关键指标。
可视化大屏展示：
- 使用Glask+Echarts等技术构建可视化大屏，展示推荐结果和用户行为分析数据。