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基于SparkALS的电影推荐系统设计与实现

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基于SparkALS的电影推荐系统设计与实现

作者：王旭东重庆大学

学位级别：硕士

伴随着互联网Web2.0以及信息技术的飞速发展,社交网络媒体蓬勃兴起,人们成为内容的生产者并从信息匮乏的时代进入到信息过载的时代。为了解决信息过载所产生的问题,推荐系统诞生了。推荐系统帮助人们从大量的数据中筛选出可用的电影、... 详细信息

伴随着互联网Web2.0以及信息技术的飞速发展,社交网络媒体蓬勃兴起,人们成为内容的生产者并从信息匮乏的时代进入到信息过载的时代。为了解决信息过载所产生的问题,推荐系统诞生了。推荐系统帮助人们从大量的数据中筛选出可用的电影、音乐、文章、商品等,找到最有价值的信息推荐给用户。看电影是人们娱乐的一种重要方式,得益于5G网络的快速发展,人们可以随时随地在线上观看高质量的电影,而不需要去线下的影院。电影推荐可以帮助用户在短时间内找到好看且符合口味的电影,提升用户的体验,进而绑定住用户群体,增加用户黏性。现有的电影网站如豆瓣等专注于对电影的评分以及影评,并没有向个人用户提供电影观看以及个性化的推荐服务。因此本文在基于矩阵分解的协同过滤算法的基础上设计出了电影的离线推荐和实时推荐算法,然后将此应用于实践,开发出了能够应用于生产环境的电影推荐系统,向用户提供推荐服务。论文主要工作包括:(1)研究国内外推荐系统的发展历史以及在电影行业中的应用,同时分析在推荐系统发展期间出现的各种推荐算法与它们在工业界中的应用。(2)介绍本文系统开发所涉及到的相关技术,主要包括Spring Boot框架、Mybatis框架、Vue框架以及大数据技术生态圈。(3)以矩阵分解为基础设计出了本文中电影的离线推荐和实时推荐算法。离线推荐使用Spark ALS训练多个模型,选出均方根误差最小的模型。使用矩阵分解得到的物品特征矩阵计算电影相似度,根据电影相似度提出了本文的实时推荐算法,然后基于Redis和Spark设计出了实时推荐流程。(4)根据系统的需求,完成了系统的总体架构设计、功能结构设计和数据库设计,并确定主要业务功能的工作流程,最后通过使用Spring Boot、***以及Spark等相关技术实现系统功能。(5)进行系统的运行与测试,通过黑盒测试和单元测试验证了系统功能的可行性和完备性,编写测试报告,为日后系统的运行与维护提供有效的记录。通过本文的研究表明,基于Spark ALS的电影推荐系统能够获得良好的推荐效果,本文所设计的离线推荐和实时推荐流程能够应用于实际工程,并通过具体系统的实现证明了其高效性和可行性。

关键词：矩阵分解实时推荐 Spring Boot Spark ASL

基于大数据分析的微博好友推荐算法研究与应用

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基于大数据分析的微博好友推荐算法研究与应用

作者：周浩北京工业大学

学位级别：硕士

随着互联网行业飞速发展,各类社交网络(SNS)平台得到了迅猛的发展,人们的社交活动也从社会社交转向在线网络社交。其中,为用户推荐朋友是在线社交网络的一项重要服务。在社交网络中,用户可以通过关注关系,添加自己感兴趣的好友,扩大自... 详细信息

随着互联网行业飞速发展,各类社交网络(SNS)平台得到了迅猛的发展,人们的社交活动也从社会社交转向在线网络社交。其中,为用户推荐朋友是在线社交网络的一项重要服务。在社交网络中,用户可以通过关注关系,添加自己感兴趣的好友,扩大自己的交际圈,但如何推荐高质量的关注好友,一直是个性化服务的难点之一。同时随着社交网络的应用群体越来越庞大,大量的用户每天发布、分享、评论所产生的海量数据造成了信息过载。在此基础上,社交网络平台为用户寻找潜在好友、共同兴趣爱好者以及相关关注领域的专业人士带来很大难度,因此好友推荐成为了用户关注的焦点,同时也是本文研究的重要内容。本文的主要研究内容如下:(1)本文研究了基于局部随机游走的好友推荐算法,并在此基础上提出了基于信任度和局部随机游走的好友推荐算法。该算法针对游走者在选择邻居节点概率相等的问题,提出通过结合用户信任度来预测选择邻居节点的概率的算法,并根据此算法建立好友推荐的候选集。(2)本文设计基于时间衰减的兴趣分类的好友推荐算法,对传统的推荐算法进行了改进。传统推荐算法对用户发表的全部微博进行分析,得出兴趣分类然后做推荐,而没有考虑用户兴趣漂移。本文算法针对兴趣漂移问题,引入时间衰减模型,同时利用用户关注的邻居好友的兴趣偏好,修正目标用户的兴趣偏好,计算用户相似度。(3)本文设计了好友推荐模型,该模型利用基于信任度和局部随机游走的好友推荐构建候选集,然后将候选集内用户发表的微博进行数据处理、特征提取和兴趣分类,最后结合基于时间衰减的兴趣分类的好友推荐算法得出好友推荐列表。通过实验测试,结果表明该推荐模型在准确率和召回率等方面都有了一定程度的提高。(4)最后设计了实时推荐系统,完成了对系统总体功能的设计。通过对好友推荐模块、实时热门微博推荐模块和好友微博推荐模块设计相关数据库,实现了实时推荐系统帮助用户推荐好友和筛选实时信息。

关键词：好友推荐随机游走时间衰减兴趣分类实时推荐

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基于Spark的电商推荐系统的设计与实现

基于Spark的电商推荐系统的设计与实现

作者：焦健三峡大学

学位级别：硕士

信息过载是大数据时代面临的一个显著问题,推荐系统是专家学者们面对这一问题时提出的一个优秀方案。推荐系统主要是分析用户行为来推断用户可能存在的偏好,尽可能准确的为他们进行偏好信息的推荐,如今在多媒体站点、电商网站、社交媒... 详细信息

信息过载是大数据时代面临的一个显著问题,推荐系统是专家学者们面对这一问题时提出的一个优秀方案。推荐系统主要是分析用户行为来推断用户可能存在的偏好,尽可能准确的为他们进行偏好信息的推荐,如今在多媒体站点、电商网站、社交媒体等多种领域发挥着重要的作用。推荐算法作为推荐系统的重要组成部分,但许多传统推荐系统还是使用单一的基于近邻的协同过滤算法,这种传统算法存在两个问题:一方面因为用户-物品评分矩阵的稀疏性,导致推荐准确性降低;另一方面因急剧增长的数据而导致计算量巨大,进而造成扩展性不足。本文研究和分析了基于近邻的协同过滤算法的优缺点,并针对其优缺点对推荐系统进行算法设计。设计了一个混合推荐算法作为离线推荐算法,其中利用矩阵分解预处理数据解决传统算法在计算过程中评分矩阵稀疏的问题,以提高其准确性;利用聚类算法提高混合算法的扩展性。通过对该混合推荐算法的实验分析得出结论:混合推荐算法在准确性上较传统的基于用户的协同过滤算法有一定的提高,并且聚类算法提高了混合推荐算法的扩展性。过去对推荐算法的研究大多都是关注算法的准确性,对实时性的研究较少。针对大数据背景下用户对推荐系统的实时响应需求,本文设计了一个实时推荐算法,吸取了基于物品的协同过滤计算量小及推荐物品相似度高的优点,使用离线推荐阶段矩阵分解后的商品因子矩阵计算得到商品相似度数据,并将此数据与用户对商品的最近评分数据结合进行计算得到推荐结果,从而使实时推荐可以完成对用户最近偏好的快速响应。本文采用具有实时流式计算能力且性能强大的Spark计算框架,基于本文设计的混合推荐算法和实时推荐算法,设计并实现了一个具有离线和实时推荐模块的电商推荐系统,并证明了本文实时推荐算法的可行性,同时表明该系统同时兼具了较好的推荐准确性和实时性,具有较大的实际应用价值。

关键词：推荐系统 Spark 混合推荐实时推荐

服务粒度定制化的Android应用自主协同框架

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服务粒度定制化的Android应用自主协同框架

作者：王茹天津大学

学位级别：硕士

移动互联网的迅速发展,使得运行于智能终端上的APP成为人们生活中不可或缺的一部分。然而各APP彼此孤立、异构、相互间缺乏数据共享与连锁响应的状况,导致用户在解决复杂任务时不得不手动频繁地在APP服务间切换,操作繁琐、使用体验差。... 详细信息

移动互联网的迅速发展,使得运行于智能终端上的APP成为人们生活中不可或缺的一部分。然而各APP彼此孤立、异构、相互间缺乏数据共享与连锁响应的状况,导致用户在解决复杂任务时不得不手动频繁地在APP服务间切换,操作繁琐、使用体验差。本文提出了一个服务粒度定制化的APP自主协同框架,实现APP的功能细粒度服务化及基于服务自动组合的异构APP协同,从而“一键响应式”满足用户复杂需求。首先,在静态和动态分析的基础上设计了服务粒度APP抽象模型,将APP按照功能进行细粒度切分,实现从APP到服务的切片;异构服务形态各异,通过对服务的内部结构的分析抽象,将其封装为统一接口。其次,构建自主连锁响应框架,借助监控与执行引擎,从客户端状态和数据共享层面实现服务化异构APP的灵活切换和流式连锁响应。同时,还添加了服务流实时推荐机制,挖掘服务间、服务参数间的语义关联,收集用户数字足迹,结合用户偏好给出自主协同过程中服务的实时推荐。最后,在Android 7.1平台上,基于两个真实场景和实验,展示了我们方法的自主协同效果。综上所述,针对异构自治APP的协同交互问题,本文设计并实现了服务粒度定制化的APP自主协同框架,适应用户个性化复杂需求,对于提高执行效率,减轻用户操作负担,提升用户体验具有重要意义。

关键词：服务粒度定制化自主协同实时推荐连锁响应

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基于行为曲线的用户协同过滤控制推荐

家电科技 2022年第6期6卷 98-102,109页

作者：樊其锋黑继伟吕闯庞敏尚喆夏云龙邢志钢广东美的制冷设备有限公司广东佛山528000

研究基于行为曲线的用户协同过滤控制推荐,提出了优化的协同过滤算法:Collaborative Filtering Based on User Of Behavior Curve(UBC-based CF),使用更细粒度的行为曲线来表示用户,通过行为曲线相似度来计算用户之前的相似度,从而基于... 详细信息

研究基于行为曲线的用户协同过滤控制推荐,提出了优化的协同过滤算法:Collaborative Filtering Based on User Of Behavior Curve(UBC-based CF),使用更细粒度的行为曲线来表示用户,通过行为曲线相似度来计算用户之前的相似度,从而基于用户的协同过滤算法为用户提供更加精准的空调控制推荐服务。该方法主要包括以下几个方面:首先,提取用户历史操作行为,生成行为曲线,以表示用户;然后,计算每两条行为曲线的Jaccard相似度,从而评估每两个用户之间的相似度;接着,针对推荐用户,选取距离该用户最近的K个邻居及当前的控制参数,生成该用户的参数推荐;最后,通过实验来验证该方法的效果。从实验结果来看,该方法的推荐准确率达到91%,效果得到优化。

关键词：用户行为实时推荐自动控制

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大数据环境下个性化图书推荐服务研究

图书馆学刊 2017年第6期39卷 101-106页

作者：刘芷茵广州市越秀区图书馆广东广州510030

分析了大数据环境下个性化图书推荐服务存在的问题,从协同推荐、新用户推荐、统一推荐、实时推荐等方面提出了相应的推荐策略,并构建了个性化图书推荐模型,以应对大数据给图书馆带来的挑战。

关键词：大数据个性化推荐图书推荐协同过滤实时推荐

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基于用户需求的电子商务推荐系统架构研究

广西职业技术学院学报 2017年第6期10卷 79-82页

作者：夏曼广西职业技术学院广西南宁530226

针对大多数电商平台的推荐系统不能达到实时个性化推荐的问题,在架构中全面接入Spark,实现准实时的个性化推荐。将重构后的架构用于平台推荐系统中,通过可视化运营的实验结果检验,表明结果达到了实时的效果,而且点击率和转化率都得到了... 详细信息

针对大多数电商平台的推荐系统不能达到实时个性化推荐的问题,在架构中全面接入Spark,实现准实时的个性化推荐。将重构后的架构用于平台推荐系统中,通过可视化运营的实验结果检验,表明结果达到了实时的效果,而且点击率和转化率都得到了提升,最终得出该架构在中大型电商平台推荐系统中都可用的结论。

关键词：推荐系统电子商务实时推荐系统架构

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个性化推荐算法与应用

电子世界 2018年第15期 21-23页

作者：朱斯丹清华大学附属中学

阐述了在大数据背景下利用推荐系统的重要性和研究意义,通过比较分析目前存在的推荐系统的功能和推荐算法,采用各种方法,针对用户的个性特色进行推荐。结合推荐系统的结构设计知识模型和用户认知水平,设计学习推荐系统。本研究的创新之... 详细信息

阐述了在大数据背景下利用推荐系统的重要性和研究意义,通过比较分析目前存在的推荐系统的功能和推荐算法,采用各种方法,针对用户的个性特色进行推荐。结合推荐系统的结构设计知识模型和用户认知水平,设计学习推荐系统。本研究的创新之处在于将图片相似性和用户历史记录相结合对不同物品进行联合推荐,提高推荐的准确性。目前国内各种网站和平台中存取储数据量巨大,潜在价值惊人。经过数据分析和推荐,对用户的选择是有帮助作用的。由于选取的学习内容有限,还需要后期进行更多的实证研究。

关键词：协同过滤基于内容推荐实时推荐大数据不同类别推荐

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基于个性化推荐系统的视频App的设计

电脑知识与技术 2021年第8期17卷 4-6页

作者：马学明童怀广东工业大学信息工程学院广东广州510000

近年来,各类视频应用上内容越来越丰富,页面上与当前用户无关的内容也越来越多。因此,市面上出现了多种不同的推荐算法来进行内容推荐。但是,不是每种推荐算法都能够解决所有的问题。基于个性化推荐系统的视频App,融合了多种推荐方法。... 详细信息

近年来,各类视频应用上内容越来越丰富,页面上与当前用户无关的内容也越来越多。因此,市面上出现了多种不同的推荐算法来进行内容推荐。但是,不是每种推荐算法都能够解决所有的问题。基于个性化推荐系统的视频App,融合了多种推荐方法。首先为了解决推荐系统的冷启动问题,采用了基于统计学的推荐方式,同时,采用基于协同过滤的推荐算法,计算视频和用户间的隐藏特征,最后还有实时推荐模块,能够根据用户近期的行为对推荐内容进行调整。

关键词： android应用推荐系统协同过滤 ALS算法实时推荐