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PyFlink+Hadoop实时广告推荐系统开题报告

最新推荐文章于 2025-12-05 15:32:08 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-05 15:32:08 发布 · 773 阅读

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#hadoop #大数据 #课程设计 #机器学习 #深度学习 #python #毕业设计

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介绍资料

以下是一篇关于《PyFlink+Hadoop广告推荐系统》的开题报告模板，包含研究背景、目标、技术路线等核心内容：

开题报告：基于PyFlink与Hadoop的实时广告推荐系统设计与实现

一、研究背景与意义

1.1 行业背景

随着互联网广告市场规模的快速增长（2023年全球数字广告支出超6000亿美元），广告推荐系统已成为流量变现的核心工具。传统推荐系统面临两大挑战：

数据规模：海量用户行为日志（如点击、曝光、转化）需要分布式存储与计算；
实时性：广告竞价场景要求推荐响应时间<100ms，需支持流式处理。

1.2 技术痛点

Hadoop生态局限：Hadoop MapReduce批处理延迟高，难以满足实时推荐需求；
Flink优势未充分发挥：原生Flink支持流批一体，但Python API（PyFlink）的生态整合案例较少；
冷启动问题：新广告或新用户的特征缺失导致推荐质量下降。

1.3 研究意义

构建基于PyFlink（实时计算）+ Hadoop（离线存储）的混合推荐系统，实现：

低延迟（<50ms）的实时广告推荐；
支持高并发（QPS>10万）的流式数据处理；
通过特征工程与模型优化提升冷启动场景效果。

二、研究目标与内容

2.1 研究目标

设计并实现一个分布式、低延迟、可扩展的广告推荐系统，核心指标：

推荐准确率：AUC≥0.85，NDCG@10≥0.6；
系统吞吐量：≥10万条请求/秒；
端到端延迟：≤50ms（99%请求）。

2.2 研究内容

数据层设计
- 基于Hadoop HDFS存储海量历史数据（用户画像、广告特征、点击日志）；
- 使用HBase构建实时特征库，支持快速查询。
计算层架构
- 离线计算：通过Spark on YARN生成基础特征（如用户兴趣标签、广告CTR预估）；
- 实时计算：PyFlink处理实时行为流（Kafka输入），更新用户状态并触发推荐。
推荐算法优化
- 混合模型：结合Wide&Deep（记忆+泛化）与DIN（注意力机制）处理时序行为；
- 冷启动策略：利用知识图谱（Neo4j）关联新广告与相似历史广告。
系统集成与调优
- PyFlink与TensorFlow Serving的RPC调用集成；
- 资源调度优化（YARN队列分配、Flink并行度调优）。

三、技术路线与创新点

3.1 技术路线

mermaid

	`graph TD`
	`A[数据源] -->\|实时流\| B[Kafka]`
	`A -->\|离线数据\| C[Hadoop HDFS]`
	`B --> D[PyFlink实时计算]`
	`C --> E[Spark离线特征工程]`
	`D --> F[状态管理: RocksDB]`
	`E --> G[特征存储: HBase]`
	`F --> H[推荐模型: Wide&Deep+DIN]`
	`G --> H`
	`H --> I[API服务: FastAPI]`

3.2 创新点

流批一体架构
- 首次在广告推荐场景中深度整合PyFlink（流处理）与Spark（批处理），降低数据同步成本。
动态特征注入
- 通过PyFlink的Stateful Functions实现用户实时兴趣的增量更新，避免全量特征重计算。
轻量化模型部署
- 将TensorFlow模型转换为ONNX格式，通过PyFlink的Python UDF直接调用，减少JVM与Python进程间通信开销。

四、实验方案与预期成果

4.1 实验环境

集群配置：5台服务器（32核/128GB内存/10TB存储）；
软件栈：Hadoop 3.3.4 + PyFlink 1.17 + Spark 3.3.2 + Kafka 3.6.0。

4.2 数据集

公开数据集：Criteo Kaggle数据集（1TB点击日志）；
私有数据集：合作企业脱敏后的广告曝光与转化数据（日均10亿条）。

4.3 评估方法

离线评估：AUC、LogLoss、NDCG@K；
在线评估：A/B测试对比基线系统（CTR提升≥5%）；
性能测试：JMeter模拟高并发请求，监测端到端延迟。

4.4 预期成果

完成系统原型开发，开源核心代码（GitHub）；
发表核心期刊论文1篇（目标CCF-C类）；
申请软件著作权1项。

五、进度计划

阶段	时间	任务
文献调研	第1-2月	完成技术选型与算法对比分析
系统设计	第3-4月	输出架构图与数据库ER模型
开发实现	第5-7月	完成PyFlink流处理与模型集成
测试优化	第8-9月	压测调优与A/B测试
论文撰写	第10-11月	完成实验报告与论文初稿
答辩准备	第12月	修改论文与答辩PPT制作

六、参考文献

[1] Apache Flink官方文档. Stateful Functions. 2023.
[2] Zhou G, et al. Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction. KDD 2018.
[3] 王伟等. 基于Flink的实时推荐系统设计与实现. 计算机学报, 2021.
[4] Hadoop: The Definitive Guide. O'Reilly, 2022.

备注：本开题报告需结合具体实验数据进一步细化，后续需补充基准测试对比（如对比Spark Streaming、Flink Java版本性能差异）。

此开题报告突出了PyFlink与Hadoop的整合优势，并针对广告推荐场景的实时性需求提出创新解决方案，可作为实际项目申报或研究生开题的参考模板。