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介绍资料

Python + PySpark + Hadoop 视频推荐系统技术说明

1. 系统概述

随着视频平台内容爆发式增长，用户面临信息过载问题，个性化推荐系统成为提升用户体验和平台留存率的核心工具。本系统基于 Python（数据处理与算法） + PySpark（分布式计算） + Hadoop（分布式存储） 构建，结合协同过滤、深度学习和多模态特征融合技术，实现高效、可扩展的视频推荐服务。

1.1 系统目标

高效处理海量数据：支持PB级视频元数据和用户行为日志的存储与计算。
实时推荐能力：分钟级更新用户兴趣，延迟低于200ms。
高推荐准确率：通过多模态特征和混合模型优化，提升推荐相关性。
解决冷启动问题：针对新用户和新视频提供有效推荐策略。

2. 技术栈选型

2.1 Python：灵活的数据处理与算法实现

优势：
- 丰富的机器学习库（Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）支持快速算法迭代。
- 简洁的语法降低开发成本，适合特征工程和模型训练。
核心应用：
- 使用 Pandas/NumPy 进行数据清洗和特征转换。
- 通过 Scikit-learn 实现基础协同过滤算法（如ALS矩阵分解）。
- 利用 TensorFlow/PyTorch 构建深度学习模型（如Wide&Deep、DNN）。
- 调用 BERT/ResNet 预训练模型提取视频文本和图像特征。

2.2 PySpark：分布式计算加速

优势：
- 基于Spark的内存计算能力，处理速度较MapReduce快10-100倍。
- 支持SQL、机器学习（MLlib）、图计算（GraphX）等一体化处理。
核心应用：
- 数据清洗：过滤异常播放记录（如时长<5秒的点击）。
- 特征工程：分布式计算用户行为统计特征（如最近7天观看频次）。
- 模型训练：使用MLlib的ALS算法实现分布式协同过滤。
- 实时流处理：通过Spark Streaming处理Kafka消息队列中的用户行为日志。

2.3 Hadoop：高可靠分布式存储

优势：
- HDFS提供三副本存储，数据可靠性达99.999%。
- Hive支持SQL查询，简化结构化数据管理。
- HBase提供低延迟键值存储，缓存热门视频特征。
核心应用：
- HDFS存储：原始日志（/raw/logs/2025/07/）和视频文件（/data/videos/）。
- Hive数据仓库：构建用户画像表（user_profiles）和视频特征表（video_features）。
- HBase缓存：存储Top 1000热门视频的ID和特征向量，加速推荐召回。

3. 系统架构设计

3.1 分层架构

系统采用五层架构，各层功能与技术选型如下：

层级	功能	技术选型
数据采集层	采集用户行为日志（播放、点赞、评论）和视频元数据（标题、标签、封面图）。	Flume（日志采集）、Scrapy（爬虫）、Kafka（消息队列）。
数据存储层	存储原始数据、清洗后数据和模型特征。	HDFS（原始数据）、Hive（结构化数据）、HBase（缓存）。
数据处理层	数据清洗、特征提取、模型训练。	PySpark（分布式处理）、Pandas（单机处理）。
推荐算法层	实现协同过滤、深度学习和多模态融合推荐。	Python（算法实现）、Spark MLlib（分布式训练）。
应用服务层	提供RESTful API、缓存推荐结果、展示推荐列表。	Flask（API服务）、Redis（缓存）、Vue.js（前端）。

3.2 核心模块

3.2.1 数据采集与预处理

日志采集：通过Flume将Nginx访问日志写入HDFS路径/raw/logs/2025/07/。
数据清洗：
- 使用PySpark过滤无效记录（如播放时长为0或异常大的记录）。
- 填充缺失值（如用户年龄默认设为25岁）。
特征提取：
- 文本特征：BERT模型生成视频标题的768维语义向量。
- 图像特征：ResNet50提取封面图的2048维特征。
- 行为特征：统计用户最近7天的观看频次、点赞率等。

3.2.2 推荐算法实现

协同过滤（CF）
- 基于用户：计算用户相似度（余弦相似度），推荐相似用户观看过的视频。
- 基于物品：计算视频相似度，推荐与用户历史观看视频相似的内容。
- 优化：结合ALS矩阵分解缓解数据稀疏性问题。
深度学习模型
- Wide&Deep：Wide部分处理离散特征（如用户年龄、视频类别），Deep部分处理连续特征（如观看时长）。
- 多模态融合：通过Attention机制动态分配文本、图像特征的权重。
冷启动解决方案
- 新用户：基于注册信息（年龄、性别）初始化推荐，结合社交关系（好友观看历史）增强推荐。
- 新视频：通过内容相似度匹配已有视频，利用关联规则挖掘潜在用户群体。

3.2.3 实时推荐流程

数据流：
- 用户行为 → Kafka → Spark Streaming → HDFS/Hive。
特征更新：
- 每10秒聚合用户最近100条行为，更新兴趣向量。
模型推理：
- 调用预训练模型（如Wide&Deep）生成推荐列表，结果存入Redis。

4. 关键技术实现

4.1 PySpark数据清洗示例

python

	`from pyspark.sql import SparkSession`
	`from pyspark.sql.functions import col, when`

	`spark = SparkSession.builder.appName("DataCleaning").getOrCreate()`

	`# 读取原始日志`
	`df = spark.read.parquet("hdfs://namenode:9000/raw/logs/2025/07/*.parquet")`

	`# 过滤异常记录`
	`cleaned_df = df.filter(`
	`(col("play_duration") > 5) & # 播放时长>5秒`
	`(col("video_id").isNotNull()) # 视频ID非空`
	`)`

	`# 填充缺失值`
	`cleaned_df = cleaned_df.fillna({"user_age": 25}) # 默认年龄25岁`

	`# 保存清洗后数据`
	`cleaned_df.write.parquet("hdfs://namenode:9000/cleaned/logs/2025/07/")`

4.2 Python多模态特征融合

python

	`import torch`
	`import torch.nn as nn`
	`from transformers import BertModel`
	`from torchvision.models import resnet50`

	`class MultiModalFusion(nn.Module):`
	`def __init__(self):`
	`super().__init__()`
	`self.bert = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased")`
	`self.resnet = resnet50(pretrained=True)`
	`self.attention = nn.Linear(768 + 2048, 1) # 文本+图像特征注意力`

	`def forward(self, text_input, image_input):`
	`# 提取文本特征 (BERT)`
	`text_outputs = self.bert(**text_input).last_hidden_state[:, 0, :] # [CLS]向量`

	`# 提取图像特征 (ResNet)`
	`image_features = self.resnet(image_input).squeeze() # 去除全局平均池化层`

	`# 注意力融合`
	`combined = torch.cat([text_outputs, image_features], dim=1)`
	`attention_weights = torch.softmax(self.attention(combined), dim=1)`
	`fused_feature = attention_weights[:, 0].unsqueeze(1) * text_outputs + \`
	`attention_weights[:, 1].unsqueeze(1) * image_features`

	`return fused_feature`