基于模型的推荐

使用内容标签 CBCF、协同过滤 UBCF 和协同过滤 IBCF 实现，已通过助教测试。

该系统利用协同过滤算法分析用户偏好，并通过多阶段 MapReduce 任务处理数据。每个阶段的处理结果都存储在 Hadoop 集群中，最终由 JobControl 协调任务流程，并将最终推荐结果写入 MySQL 数据库。

项目信息: 课程：CS532 数据挖掘 项目名称：基于评分的推荐系统 作者：Madhan Thangavel 学号：B00814916 开发环境：VS Code，remote.cs.binghamton 构建说明: 本项目使用 Apache Ant 进行构建，配置文件 build.xml 位于 RecommendationerSystem/src 目录下。 清除构建文件: cd Rating--Recommender-System ant -buildfile RecommendationerSystem/src/build.xml clean 说明: 该命令会删除所有由编译生成的 .class 文件。 编译项目: ant -buildfile RecommendationerSystem/src/build.xml 说明: 该命令会编译项目源代码。

隐含类别模型、隐语义模型等诸多名词实为同一思想体系的扩展，在推荐系统领域主要涉及潜语义模型和矩阵分解模型，本质上均通过降维方法补全评分矩阵。

本项目利用Spark推荐算法开发了一套电影推荐系统，后端采用了SpringBoot，前端则使用微信小程序进行展示。系统涵盖了数据处理、推荐算法、分布式计算、微服务架构和移动端开发等多个IT领域知识点。具体包括Spark的RDD和DataFrame API用于高效处理大规模用户行为数据，以及协同过滤、矩阵分解等经典推荐算法的应用。SpringBoot框架简化了后端开发，提供了高内聚低耦合的特性，而微信小程序则通过优秀的用户体验和轻量级特性增强了前端展示。

为了克服传统分析方法易受噪声和人为因素干扰导致分析结果不准确的缺陷，本研究提出了一种基于大数据的社交网络用户兴趣个性化推荐模型。该模型以矢量空间模型为基础，深入分析了用户兴趣推荐模型的结构及其与周边模型的交互关系，并在此基础上划分了服务器网络部署模块，设计了模型的运行网络结构。为了提高模型的效率和可扩展性，本研究利用MapReduce模型将任务分发到分布式计算机集群中，从而构建出能够满足用户个性化需求的推荐模型。此外，模型还利用了大数据双层关联规则数据挖掘技术来获取用户感兴趣的网络数据，并根据推荐结果评估用户对推荐内容的兴趣程度。实验结果显示，该分析方法的准确率高达98%，且对大规模社交网络用户的个性化推荐具有良好的可扩展性，能够有效提升推荐效果。

4.4 系统服务器需求评估 本系统每月采集数据约为 59 TB。服务器计算需求详见表3，计算结果表明系统共需 18台服务器。 4.5 系统拓扑结构 本系统采用 吉比特网络 接入 Hadoop 平台，各节点配置 4端口吉比特，接入到两台冗余的交换机，以 网卡聚合 提升网络安全性和稳定性。多台应用服务器的负载均衡由 DCN 接入层 的负载均衡器提供支持，拓扑结构如图2所示。 5 用户行为分析模型设计与应用 5.1 用户行为分析模型设计思路 本系统将原用于计费的数据深度挖掘，提取用户行为属性，构建包含以下六类的用户行为模式： 规律性 平均通话间隔（average inter-call time）：统计用户每次通话的平均时间间隔，以秒计量。 平均短信间隔（average inter-text time）：统计用户收发短信的平均时间间隔。 平均上网间隔（average inter-internet time）：统计用户上网的平均时间间隔，包括 2G、3G 和 Wi-Fi。 多元性、空间行为、活动行为、使用行为 及 关联性 等六类关键行为指标，通过这些数据指标构建完整的用户行为模式。

本研究针对推荐系统中排序模型的效率和精度问题，提出了一种基于 Spark Streaming、Kafka 和 Redis-HBase 的 GBDT-LR 推荐排序模型。 模型构建: 数据实时获取与处理: 利用 Kafka 构建实时数据管道，实现用户行为数据的实时收集和传输。采用 Spark Streaming 对实时数据流进行清洗、转换等预处理操作。 特征工程: 从用户行为数据中提取多维度特征，包括用户画像特征、物品特征和上下文特征等，并利用 Redis 存储实时特征数据。 模型训练与评估: 采用 GBDT 模型进行特征筛选和组合，生成新的组合特征。将组合特征与原始特征一同输入 LR 模型进行训练，构建 GBDT-LR 排序模型。利用离线数据集对模型进行评估，并根据评估结果对模型参数进行优化。 实时推荐服务: 将训练好的模型部署到线上环境，利用 Redis-HBase 存储模型参数和排序结果，为用户提供低延迟的实时推荐服务。 实验结果: 实验结果表明，相比于传统的排序模型，本研究所提出的 GBDT-LR 模型在保证实时性的同时，能够显著提升推荐排序的精度。 结论 本研究提出的基于 Spark Streaming、Kafka 及 Redis-HBase 的 GBDT-LR 推荐排序模型，能够有效解决传统排序模型在实时性和精度方面的问题，为构建高效、精准的推荐系统提供了新的思路。

模糊聚类是一种在数据分析中广泛应用的技术，特别是在推荐系统中发挥着重要作用。它通过处理复杂的用户偏好数据，能够有效提高推荐的精度和个性化程度。模糊聚类模型不仅仅局限于传统的数据分类，而是在大数据背景下，通过更加灵活和智能的算法，实现了对用户行为的更加精细化分析和挖掘。

该数据集包含了推荐系统中常用的电影数据，可以用于基于Spark的电影推荐系统开发和研究。