Python+Hadoop打造智能服装推荐系统

开题答辩全过程概述

开题答辩是研究生阶段的重要环节，目的是展示研究课题的可行性、创新性和技术路线。以“Python基于Hadoop的服装穿搭系统的设计与实现”为例，答辩通常分为以下几个部分：研究背景与意义、国内外研究现状、研究内容与目标、技术路线与方案、预期成果与创新点、进度安排。答辩过程中，评委可能针对技术细节、数据来源、系统架构等方面提出问题。

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研究背景与意义

服装穿搭系统结合大数据技术，能够解决用户个性化穿搭需求问题。传统推荐系统依赖人工规则，而基于Hadoop的分布式计算可以处理海量用户行为数据，提升推荐准确性和实时性。Python作为开发语言，拥有丰富的机器学习和数据处理库（如Scikit-learn、Pandas），适合快速实现算法原型。

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国内外研究现状

国内外已有较多关于服装推荐系统的研究，但多数集中在单一算法或小规模数据集上。基于Hadoop的分布式推荐系统能够解决数据规模扩展性问题。例如，Netflix和Amazon采用了协同过滤算法，但服装领域还需结合图像识别（如CNN）和用户偏好分析。

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研究内容与目标

1. 数据采集与预处理：爬取服装电商平台的用户评论、图片和购买记录，清洗后存储到HDFS。
2. 特征提取：使用OpenCV或TensorFlow提取服装图像的色彩、款式等特征。
3. 推荐算法：实现基于用户协同过滤（UCF）和内容过滤（CF）的混合推荐模型。
4. 系统实现：通过Hadoop MapReduce或Spark进行分布式计算，前端用Flask框架展示。

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技术路线与方案

数据存储与处理

# 示例：将数据存储到HDFS的Python代码
import pyarrow.hdfs as hdfs

fs = hdfs.connect(host='namenode', port=8020)
with fs.open('/data/clothing_reviews.csv', 'wb') as f:
    f.write(b'user_id,item_id,rating,