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介绍资料

——基于大数据技术的分布式推荐架构设计

随着互联网视频内容的爆炸式增长（如短视频平台日均新增百万级视频），传统推荐系统面临以下挑战：

本系统基于Hadoop（分布式存储）、Spark（分布式计算）与Hive（数据仓库）构建，目标是通过分布式架构实现数据高效处理与推荐算法加速，提升推荐系统的准确性、实时性与扩展性。

系统采用分层架构，分为数据采集层、存储层、计算层与推荐服务层：

数据源：
- 用户行为日志（如点击流、观看时长、点赞记录）；
- 视频元数据（标题、分类、标签、封面图URL）；
- 上下文信息（时间、设备、地理位置）。
采集工具：
- Flume：实时采集用户行为日志，写入Kafka消息队列；
- Sqoop：批量导入视频元数据至HDFS。

HDFS：存储原始日志文件与清洗后的结构化数据；
Hive：构建数据仓库，定义以下表结构：
- user_behavior：用户行为表（user_id, video_id, action_type, timestamp）；
- video_metadata：视频元数据表（video_id, title, tags, category）；
- user_profile：用户画像表（user_id, age, gender, interests）。

模型部署：将训练好的模型（如ALS矩阵分解模型）序列化并部署至Spark集群；
推荐接口：通过RESTful API提供推荐服务，支持以下功能：
- 实时推荐：基于用户实时行为生成推荐列表；
- 离线推荐：每日定时生成全量用户的推荐结果；
- 多样性控制：通过后处理算法（如MMR）提升推荐多样性。

协同过滤（ALS）：
- 构建用户-视频评分矩阵（隐式反馈）；
- 使用Spark MLlib的ALS算法进行矩阵分解，生成用户与视频的潜在特征向量；
- 计算用户与视频的相似度，生成Top-N推荐列表。
内容推荐：
- 文本特征提取：使用TF-IDF或BERT模型提取视频标题与标签的语义特征；
- 图像特征提取：使用预训练的ResNet模型提取视频封面图的视觉特征；
- 融合推荐：结合用户历史行为与内容特征，生成候选视频列表。
深度学习推荐：
- 使用Wide & Deep模型，结合线性模型（Wide部分）与多层感知机（Deep部分）；
- Wide部分处理用户行为特征，Deep部分处理用户画像与视频内容特征；
- 通过联合训练优化模型，提升推荐多样性。

Spark Streaming：
- 从Kafka消费实时点击流数据，计算用户实时兴趣（如最近观看的10个视频）；
- 动态调整推荐列表，结合Redis缓存加速响应。

数据倾斜处理：
- Hive分区：按用户ID或视频ID对数据进行分区，减少单点计算压力；
- Spark重分区：使用repartition与coalesce优化数据分布。
模型优化：
- 正则化：在ALS与Wide & Deep模型中引入L2正则化，防止过拟合；
- 增量更新：仅对新增数据进行模型更新，避免全量训练。