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介绍资料

任务书：Hadoop+Spark+Kafka+Hive动漫推荐系统

一、项目背景与目标

背景
动漫行业用户规模持续增长，用户对个性化内容的需求日益强烈。传统推荐系统受限于单节点计算能力和数据规模，难以处理海量用户行为数据（如观看记录、评分、弹幕互动）和动漫元数据（如类型、标签、声优）。基于Hadoop（分布式存储）、Spark（内存计算）、Kafka（实时数据流）和Hive（数据仓库）的推荐系统，可实现高效数据处理、实时推荐更新和多样化推荐策略，提升用户留存率和平台收益。
目标
- 构建动漫用户行为数据仓库，整合多源异构数据（用户行为、动漫属性、社交互动）。
- 实现基于协同过滤、内容相似度和深度学习的混合推荐模型。
- 支持实时推荐（如用户新观看一部动漫后立即更新推荐列表）。
- 通过可视化分析用户偏好分布和推荐效果，优化推荐策略。

二、系统架构设计

技术栈
- Hadoop：存储原始用户行为数据（HDFS）和动漫元数据。
- Spark：分布式计算用户-动漫评分矩阵、特征提取和模型训练（MLlib）。
- Kafka：实时采集用户行为（播放、暂停、快进、收藏、评论）。
- Hive：构建数据仓库，支持离线分析（如用户画像构建、热门动漫统计）。
- 推荐引擎：基于Spark Streaming的实时推荐和基于Hive的离线推荐。
- 可视化工具：Grafana（推荐效果监控）、ECharts（用户偏好热力图）。
- 辅助工具：Redis（推荐结果缓存）、Elasticsearch（动漫搜索加速）。
架构分层
- 数据采集层：集成用户行为日志（Web/APP端埋点）、动漫元数据（爬虫或API对接）、社交数据（弹幕、评论）。
- 数据存储层：HDFS存储原始日志，Hive管理结构化数据仓库，Redis缓存实时推荐结果。
- 数据处理层：Spark清洗数据、构建用户画像和动漫特征向量，Kafka处理实时行为流。
- 推荐算法层：
  - 离线推荐：基于用户的协同过滤（UserCF）、基于动漫内容的相似度（ItemCF）、矩阵分解（ALS）。
  - 实时推荐：结合用户最近行为（如刚看完一部热血动漫，推荐同类型新作）。
- 服务层：提供推荐API（RESTful接口），支持按用户ID或场景（首页、搜索页）调用。
- 可视化层：展示用户偏好分布、推荐点击率（CTR）、A/B测试效果对比。

三、功能模块与任务分解

模块1：多源数据采集与预处理

任务：
- 采集用户行为数据：播放时长、进度条拖动、收藏/取消收藏、弹幕发送、评论内容。
- 集成动漫元数据：标题、类型（热血/治愈/科幻等）、标签（关键词）、声优、导演、更新频率。
- 使用Kafka实时消费行为日志，过滤无效数据（如短时间连续点击）。
- Spark清洗数据：去重、缺失值填充、异常值检测（如单日观看时长超过24小时）。
输出：清洗后的数据存入HDFS，结构化数据存入Hive表（如user_actions、anime_metadata）。

模块2：分布式数据仓库构建

任务：
- 配置HDFS集群，设计数据分区策略（按用户ID哈希分区、按日期分区）。
- 使用Hive创建外部表，定义数据模型：
  - 用户事实表：user_id, action_type, anime_id, timestamp
  - 动漫维度表：anime_id, title, genre, tags, studio
  - 用户画像表：user_id, preferred_genres, avg_watch_duration
- 实现数据血缘追踪，支持数据质量校验（如统计每日活跃用户数波动）。
输出：Hive数据仓库，支持OLAP查询（如“统计2024年Q1热血类动漫的观看用户数”）。

模块3：混合推荐模型开发

任务：
- 离线推荐：
  - 基于Spark MLlib实现UserCF（计算用户相似度矩阵）和ItemCF（计算动漫相似度矩阵）。
  - 使用ALS（交替最小二乘法）进行矩阵分解，解决数据稀疏性问题。
  - 结合动漫内容特征（如类型、标签）和用户历史行为，构建加权混合模型。
- 实时推荐：
  - Spark Streaming监听Kafka中的用户新行为，更新用户短期兴趣向量。
  - 结合Redis中缓存的热门动漫和实时趋势，生成“猜你喜欢”列表。
- 模型评估：
  - 离线评估：准确率（Precision@K）、召回率（Recall@K）、覆盖率。
  - 在线评估：A/B测试（对比新旧推荐策略的点击率和观看完成率）。
输出：训练好的模型文件（Parquet格式），推荐结果存入Redis。

模块4：推荐服务与API开发

任务：
- 开发推荐服务（Spring Boot框架），提供以下接口：
  - /api/recommend/user/{userId}：返回用户个性化推荐列表（含动漫ID、标题、封面图、推荐理由）。
  - /api/recommend/trending：返回全站热门动漫（按近期观看量排序）。
  - /api/recommend/similar/{animeId}：返回与指定动漫相似的其他作品。
- 集成Redis缓存，设置推荐结果过期时间（如10分钟），减少重复计算。
- 实现降级策略：当推荐服务不可用时，返回基于热门度的默认推荐。
输出：推荐服务部署包，API文档（Swagger格式）。

模块5：推荐效果可视化分析

任务：
- 使用Grafana开发监控面板，展示以下指标：
  - 推荐点击率（CTR）、观看完成率、用户留存率（次日/7日）。
  - 不同推荐策略的效果对比（如UserCF vs. ItemCF）。
  - 用户偏好分布（如60%用户偏好热血类，20%偏好治愈类）。
- 使用ECharts开发Web端可视化，支持按时间范围（日/周/月）和用户分组（新用户/老用户）筛选数据。
- 生成推荐报告（PDF格式），包含关键指标趋势和优化建议。
输出：可视化平台URL，定期推送报告至运营团队。

四、实施计划

阶段	时间	任务
需求分析	第1-2周	调研业务需求，明确推荐场景（首页推荐、搜索后推荐、完结动漫续推）。
环境搭建	第3-4周	部署Hadoop/Spark/Hive集群，配置Kafka和Redis，开发数据采集SDK。
核心开发	第5-10周	分模块开发数据采集、存储、推荐模型、推荐服务和可视化组件。
测试优化	第11-12周	离线测试（历史数据回溯）、在线测试（A/B测试），优化模型和接口性能。
部署上线	第13周	系统部署到生产环境，监控推荐服务稳定性，培训运营人员。