基于大数据技术的电影推荐系统的设计与实现

大数据处理详细设计

目录目录 ................................................................................................................... 错误!未指定书签。 1.引言 ................................................................................................................ 错误!未指定书签。 1.1背景与目的.......................................................................................... 错误!未指定书签。 1.2专业术语及说明.................................................................................. 错误!未指定书签。 1.3参考资料.............................................................................................. 错误!未指定书签。 2. 设计概述....................................................................................................... 错误!未指定书签。 2.1任务及目标.......................................................................................... 错误!未指定书签。 2.2需求概述.............................................................................................. 错误!未指定书签。 2.3运行环境概述...................................................................................... 错误!未指定书签。 3.系统详细需求分析......................................................................................... 错误!未指定书签。 3.1详细需求分析...................................................................................... 错误!未指定书签。 4.总体设计方案................................................................................................. 错误!未指定书签。 4.1系统总体结构...................................................................................... 错误!未指定书签。 4.2系统模块划分...................................................................................... 错误!未指定书签。 5.系统详细设计................................................................................................. 错误!未指定书签。 5.1系统结构设计...................................................................................... 错误!未指定书签。 5.2系统功能模块详细设计...................................................................... 错误!未指定书签。 6.信息编码设计................................................................................................. 错误!未指定书签。 6.1代码结构设计...................................................................................... 错误!未指定书签。 6.2代码命名规则...................................................................................... 错误!未指定书签。 7.维护设计......................................................................................................... 错误!未指定书签。 7.1系统的可靠性和安全性...................................................................... 错误!未指定书签。 7.2系统及用户维护设计.......................................................................... 错误!未指定书签。 7.3系统扩充设计...................................................................................... 错误!未指定书签。 8.系统配置......................................................................................................... 错误!未指定书签。 8.1硬件配置.............................................................................................. 错误!未指定书签。 8.2软件配置.............................................................................................. 错误!未指定书签。 9.关键技术......................................................................................................... 错误!未指定书签。 9.1关键技术的一般说明.......................................................................... 错误!未指定书签。 9.2关键技术的实现方案.......................................................................... 错误!未指定书签。 10. 测试............................................................................................................. 错误!未指定书签。 10.1测试方案............................................................................................ 错误!未指定书签。

大数据平台概要设计说明书

文件修改记录

目录 1.引言 ........................................................................................... 1.1编写目的................................................. 1.2术语与缩略词............................................. 1.3对象及范围............................................... 1.4参考资料................................................. 2.系统总体设计 ............................................................................. 2.1需求规定................................................. 2.1.1数据导入............................................ 2.1.2数据运算............................................ 2.1.3运算结果导出........................................ 2.1.4系统监控............................................ 2.1.5调度功能............................................ 2.1.6自动化安装部署与维护................................ 2.2运行环境................................................. 2.3基本设计思路和处理流程................................... 2.4系统结构................................................. 2.4.1大数据运算系统架构图................................ 2.4.2hadoop体系各组件之间关系图......................... 2.4.3计算平台系统功能图.................................. 2.4.4系统功能图逻辑说明.................................. 2.4.5计算平台业务流程图..................................

基于协同过滤算法的电影推荐系统设计

高级数据挖掘期末大作业

基于协同过滤算法的电影推荐系统本电影推荐系统中运用的推荐算法是基于协同过滤算法（Collaborative Filtering Recommendation）。协同过滤是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。电影推荐系统中引用了Apache Mahout提供的一个协同过滤算法的推荐引擎Taste，它实现了最基本的基于用户和基于内容的推荐算法，并提供了扩展接口，使用户方便的定义和实现自己的推荐算法。电影推荐系统是基于用户的推荐系统，即当用户对某些电影评分之后，系统根据用户对电影评分的分值，判断用户的兴趣，先运用UserSimilarity计算用户间的相似度.UserNeighborhood根据用户相似度找到与该用户口味相似的邻居，最后由Recommender提供推荐个该用户可能感兴趣的电影详细信息。将用户评过分的电影信息和推荐给该用户的电影信息显示在网页结果页中，推荐完成。一、Taste 介绍 Taste是Apache Mahout 提供的一个个性化推荐引擎的高效实现，该引擎基于java实现，可扩展性强，同时在mahout中对一些推荐算法进行了MapReduce 编程模式转化，从而可以利用hadoop的分布式架构，提高推荐算法的性能。在Mahout0.5版本中的Taste，实现了多种推荐算法，其中有最基本的基于用户的和基于内容的推荐算法，也有比较高效的SlopeOne算法，以及处于研究阶段的基于SVD和线性插值的算法，同时Taste还提供了扩展接口，用于定制化开发基于内容或基于模型的个性化推荐算法。 Taste 不仅仅适用于Java 应用程序，还可以作为内部服务器的一个组件以HTTP 和Web Service 的形式向外界提供推荐的逻辑。Taste 的设计使它能满足企业对推荐引擎在性能、灵活性和可扩展性等方面的要求。下图展示了构成Taste的核心组件：

基于混合推荐的电影推荐系统设计

基于混合推荐的电影推荐系统设计绪论随着经济的快速发展，人们的娱乐生活越来越丰富。电影，作为娱乐的重要组成部分，越来越受到大众的欢迎，特别是受到年轻人的喜爱。但是，如何在海量的电影中找到满足自己喜爱的电影却成为一个难题。电影个性化推荐应运而生，它就是来解决如何在海量信息中寻找关键点，向用户推荐出符合用户要求的电影。本文，基于内容和协同过滤混合的推荐算法，建立一个个性化的电影推荐系统。电影作为推荐给用户的一种产品，其对特定的时间依赖性并不强。基于内容的推荐系统可以有效地克服冷启动和数据稀疏性问题，在系统初运行阶段和有新用户进入阶段可以提供较高的准确性。当数据评估到达一定程度后，使用协同过滤推荐系统进行推荐。协同过滤技术，不仅可以提供同类型的优质产品给用户，还可以根据近邻集的不同进行跨类型的推荐。并且随着时间的增加，用户评价数的增多，更多的用户加入到系统中后，会找到更匹配的近邻用户，使得推荐质量得到提升。系统设计一、总体构架设计电影推荐系统采用B/S模式的三层框架设计，分为表示层、业务层和数据层。这样的设计模式达到了分散关注、松散耦合、逻辑复用和标准定义的目的。系统总体框架结构图如图1所示。二、对象关系及动态模型 a)对象关系电影管理中的主要对象有：管理员和电影。管理员对电影的操作有：查询、修改、删除、添加等。管理员与电影是一对多的关系。电影推荐中的对象是电影，系统在这些电影信息的基础上进行推荐，系统和电影的关系是多对多的关系。用户对象可以细分为普通用户和管理员。对象详细关系图如图2所示。

图1 总体构架设计图2 对象间关系图 b)动态模型电影推荐模块是系统主要的动态模型。电影推荐系统的状态转化图如3所示。电影信息，用户信息，用户浏览信息等数据层实时业务数据数据仓库(历史数据) 电影查阅，电影修改，电影删除，电影添加等业务层电影管理业务电影推荐系统算法注册，登陆，浏览，观看，添加，删除，修改等表示层页面浏览器网络应用客户端用户管理员普通用户电影管理浏览观看电影信息推荐算法

电影推荐系统

数学建模暑期培训论文第1题基于用户聚类的协同过滤电影推荐系统姓名方向谢瑜建模舒浩浩建模吴杨君编程徐婷婷编程黄睿论文吴双论文

2014年7月20日

承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）：B 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名）：武汉理工大学参赛队员(打印并签名) ：1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：数模组日期：2014年 7 月 20 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：

编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：

基于用户聚类的协同过滤电影推荐系统摘要本文通过对网站电影推荐系统的探究，采用基于用户聚类的协同过滤分析方法[1]与Topsis（逼近理想点法）建立用户喜好模型与电影推荐模型，尝试模拟电影推荐系统的主要功能，对用户的信息与兴趣进行分析与呈现。针对问题一，我们分析建立了两个关于用户喜好的评判指标：其观看同一类电影的数量以及对该类电影观后所给出的均分（通过统计方法求得）。其后建立用户观影类型矩阵，由此计算观看某一类的数量与对该类电影的打分，再根据对用户喜好体现程度的大小，采用Topsis法，即将每个电影打分与理想分数（5分）进行比较，如果该分数在设定条件下与理想分数距离更接近，则可以认为此电影更好。因此我们取欧氏距离得到评价函数，将两者综合后从而得到函数值大小对应用户对电影类型好恶的评价标准。针对问题二，我们考虑寻找与目标用户喜爱电影类型相同的其他用户，其后再将其他用户观影评分高的同类电影筛选5部对目标用户进行推荐。具体而言，我们采用协同过滤分析法，即在用户群中找到指定用户的相似兴趣用户，综合这些相似用户的评价，进而对该用户的喜好进行预测。经与问题一中类似的处理，我们构建其他用户喜好矩阵（0-1化），较之于目标用户喜好矩阵（0-1化），同样采用欧氏距离比较两矩阵异同（相同则入选）。确定了相同偏好用户群后，通过设计筛选流程、算法编程，从用户群相同偏好电影中便可得到所推荐的5部电影。针对问题三，由于用户观影信息未知，故我们将用户职业和年龄与已知观影用户信息进行整合归类，即建立职业-喜好、年龄-喜好的两个映射，得到职业喜好矩阵，并由系统聚类法中的Ward法经SPSS年龄分类得到年龄喜好矩阵，通过比较得出三种推荐电影类型，再采用问题二中的筛选流程即可得到针对用户的5部推荐电影。综上所述，本文主要综合了基于用户的协同过滤分析法、聚类分析法、逼近理想点法等模型，结合了MATLAB、Excel、SPSS等分析软件，初步构建了模拟电影推荐系统，并结合数据对用户喜好电影类型进行了有效分析、能够结合用户喜爱电影类型对特定用户进行电影推荐、能对新用户的可能喜好电影进行预测和不完全推荐。本模型的预测结果具有代表性和通用性，虽然在制定评价指标时有一定的主观性，但对于实际电影推荐应用有较大的参考价值。关键词：协同过滤，聚类分析，Topsis，欧氏距离，电影推荐系统

大数据平台建设方案设计

大数据平台建设方案（项目需求与技术方案）一、项目背景 “十三五期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新IT潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态。***（某政府部门）为积极应对“互联网+和大数据时代的机遇和挑战，适应全经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。大数据平台整合社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处、监测管、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管与服务能，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管、用数据决策、用数据创新，把握社会经济发展主动权和话语权。二、建设目标大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运监测分析，实现企业信用社会化监督，建规范化共建共享投资项目管体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控，促进经济持续健康发

展。 1、制定统一信息资源管规范，宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建信息资源交换管标准体系，在业务可性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建跨部门跨领域经济形势分析制。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。三、建设原则大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动的原则，全面提升信息化建设水平，促进全经济持续健康发展。

基于协同过滤算法的电影推荐系统

————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：

高级数据挖掘期末大作业

大数据可视化设计

大数据可视化设计 2015-09-16 15:40 大数据可视化是个热门话题，在信息安全领域，也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式，以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。一、什么是网络安全可视化攻击从哪里开始？目的是哪里？哪些地方遭受的攻击最频繁……通过大数据网络安全可视化图，我们可以在几秒钟内回答这些问题，这就是可视化带给我们的效率。大数据网络安全的可视化不仅能让我们更容易地感知网络数据信息，快速识别风险，还能对事件进行分类，甚至对攻击趋势做出预测。可是，该怎么做呢？ 1.1 故事+数据+设计 =可视化做可视化之前，最好从一个问题开始，你为什么要做可视化，希望从中了解什么？是否在找周期性的模式？或者多个变量之间的联系？异常值？空间关系？比如政府机构，想了解全国各个行业的分布概况，以及哪个行业、哪个地区的数量最多；又如企业，想了解内部的访问情况，是否存在恶意行为，或者企业的资产情况怎么样。总之，要弄清楚你进行可视化设计的目的是什么，你想讲什么样的故事，以及你打算跟谁讲。有了故事，还需要找到数据，并且具有对数据进行处理的能力，图1是一个可视化参考模型，它反映的是一系列的数据的转换过程：我们有原始数据，通过对原始数据进行标准化、结构化的处理，把它们整理成数据表。将这些数值转换成视觉结构（包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等），通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩，数值转换成大小。将视觉结构进行组合，把它转换成图形传递给用户，用户通过人机交互的方式进行反向转换，去更好地了解数据背后有什么问题和规律。最后，我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系，建议选择网状的图，或者通过距离，关系近的距离近，关系远的距离也远。总之，有个好的故事，并且有大量的数据进行处理，加上一些设计的方法，就构成了可视化。 1.2 可视化设计流程

基于用户协同过滤算法的电影推荐系统

基于用户协同过滤算法的电影推荐系统摘要随着电子商务的高速发展和普及应用，个性化推荐的推荐系统已成为一个重要研究领域。个性化推荐算法是推荐系统中最核心的技术，在很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣。协同过滤是应用最为广泛的一种个性化推荐技术。协同过滤主要分为基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤。本文研究了基于用户的协同过滤推荐算法及其在电影推荐系统中的应用，设计开发了相应的电影推荐系统中个性化推荐原型系统，并对该算法的推荐质量进行了深入的实验分析。本文也介绍了协同过滤推荐的基本思想。在介绍电影推荐系统推荐技术研究与应用现状的基础上，详细说明了基于用户的协同过滤推荐算法及其具体实现步骤。采用Java Web 实现了原型系统。对于挖掘结果从算法效率及应用意义上进行比较分析关键词：电影基于用户的协同过滤推荐余弦相似性相关相似性

目录基于用户协同过滤算法的电影推荐系统 (1) 摘要 (1) 第 1 章绪论 (3) 1.1、研究背景 (3) 1.2、国际发展形势 (4) 第 2 章基于用户协同过滤推荐技术 (5) 2.1 电子商务推荐系统概述 (5) 2.2 协同过滤推荐技术 (5) 第 3 章基于用户的协同过滤推荐算法 (7) 3.1 基于用户协同过滤算法的介绍 (7) 3.2、基于用户喜好值推荐算法的思路 (7) 3.2.1 建立用户模型 (7) 3.2.2 寻找最近邻居 (8) 3.3 算法的实现 (9) 3.4 电影推荐系统界面实现 (10) 第 4 章算法推荐质量的实验分析 (11) 4.1 算法推荐质量的衡量方法 (11) 4.2 验证推荐方法采用的数据集 (11) 4.3 实验结果分析 (12) 4.3.1 余弦相似性 (12) 4.3.2 相似相关性 (13) 4.3.3 基于用户评分次数的相似相关性计算方法 (14) 4.3.4 两种算法的对比分析 (15) 第五章总结 (16) 参考文献 (17) 附录 (18)

大数据共享平台系统设计

共享数据中心平台系统设计 1.1.1.平台概述共享数据中心平台即是统一的数据资源与交换应用服务平台系统，是对智慧化校园中的各种结构化数据进行统一管理的平台，还包括数据交换平台，是实现智慧化校园数据共享，提供深层次数据挖掘，数据分析的重要基础。通过共享数据中心平台系统的建设，以《学校信息化数据标准》为基础，建立学校的数据中心平台，实现异构信息系统之间的数据交换和共享，明确业务系统与数据中心平台的接口规范；保证数据的准确一致，“谁产生、谁维护”；建立可以提供为整个学校综合查询和决策支持所需的数据信息，为学校的将来决策支持系统积累分析数据；为后续开发各种应用系统的通用数据库平台，保证新的系统建立在数据中心平台上时，不会产生新的分散数据。图：共享数据中心架构图 1.1. 2.平台目标通过共享数据中心设计将达到以下目标：

建立全校性的共享数据中心；实现全校信息编码的统一和一致；保证任何两个业务系统之间没有冗余业务数据；保证“谁产生、谁维护”，所有的数据都只有唯一的维护者；保证可以提供反映整个学校的全面信息；保证可以为整个学校决策支持所需的数据信息；为学校的将来的决策支持系统积累分析数据。 1.1.3.平台功能主题数据库共享数据中心平台采用作为国家标准的教育部《教育管理信息化标准》2012年版为中心数据库设计依据，并在对高校各业务系统需求进行充分调研的基础上，根据学校的实际情况进行修改增减，并形成最终的该校的事实信息标准。共享数据中心管理与监控图：共享数据中心监控管理共享数据中心库管理与监控系统基于严密的安全规范下，实现对元数据的管理、数据模型管理、数据中心监管等功能。其主要功能特性有： ⑴主题（数据子集）管理：可以灵活地随时修改、增加和删除子集，以方便地将数据库表分配到其中的某个子集中。

基于图数据库的电影推荐系统设计

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/d716669062.html, 基于图数据库的电影推荐系统设计作者：字凤芹牛进毕柱兰沈加敏来源：《软件导刊》2016年第01期摘要摘要：随着互联网的快速发展，信息过载现象越来越严重，当通过搜索引擎输入的内容关键词较模糊时，很难找到真正需要的信息。为了解决信息过载导致难以查询的问题，将图数据库应用于电影推荐系统，采用图数据库进行存储，通过余弦相似度和KNN算法找到适合的电影。关键词关键词：图数据库；电影推荐；余弦相似度；KNN算法 DOIDOI：10.11907/rjdk.1511121 中图分类号：TP392 文献标识码：A文章编号文章编号：16727800（2016）001014403 0引言在淘宝购物时，当点击一件商品后，会在网页上出现很多同类商品的图片，还会附加“看过该件商品的人还看过些什么”，这是一种很有效的营销方式。这样的推荐方式也可以用到其它地方，比如美国超市里奶粉和啤酒的搭配，看似毫无关系的两件商品能被有效搭配，究其原因就是相似度。因为在美国，买奶粉的基本是奶爸，美国男性喜欢喝啤酒，这种相似度使得这两种搭配给商家带来了商机。当需要将某些数据与另一些数据建立关系时，首先需要存储这些数据，然后建立数据关系，在关系数据库中，用外键将不同的表格联系到一起，当关系较多时，数据库会越来越大、越来越复杂，当对某个关系进行操作时，就会出现很多问题，所以不能完全依赖于关系型数据库，可以把目标转向NoSQL。 1NoSQL 在信息技术高速发展的今天，数据被赋予了更大的价值。面对庞大的数据，首先考虑的是如何存储，其次才是如何挖掘、如何分析，最后得到需求价值。对于数据存储，选择一个好用的数据库是关键。传统的关系型数据库伸缩性不强，不能有效处理阻抗失谐带来的问题。NoSQL的出现并没有取代传统的关系型数据库，只是采用了一种非关系型的方式来解决数据的存储和计算问题。[1] NoSQL是一项全新的数据库革命性运动，其核心是运用非关系型的数据存储。需要注意的是NoSQL不是NO SQL，而是Not Only SQL，意思是“不仅仅是SQL”。两者显著的不同点是NoSQL不使用SQL作为查询语言。目前，NoSQL数据库有很多，如Cassandra、MongooDB、Neo4J和Riak等。

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书版本：1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。

可视化大数据管理系统的设计与应用

可视化大数据管理系统的设计与应用摘要：决策主体结构简单、仅凭直观经验等是传统教育决策的不足之处.促进决策科学化是提升教育水平的重要方向.本文建立了可视化大数据管理系统的架构设计和模型，提出了基于用户需求的建设目标，为建设大数据决策系统提供设计思路，以进一步提升教育决策科学化信息化 ■文/李莹姚郑潘晶晶设计背景随着各校教育信息化的建设初见成效，网络保障条件日趋成熟，教育信息管理系统等各类基础信息数据库建设工作的逐渐完善，决策主体的数据意识得到了一定提升。随着技术的普及，大数据已逐渐成为国家基础性战略资源叫近年来，各校均建设了大量的教育教学信息管理系统，如学籍系统、就业系统、资产系统、报道系统、培养系统、招生系统、教师系统等，累积了大量的数据资源,但是因为设计维度和管理角度均不统一，各业务系统基本都是各自独立运行、数据不互通，所以无法整合数据，无法为上层校领导提供统一化整体化的直观学校信息。而大数据技术作为信息技术对于教育变革的推动力，为教育决策科学化提供了新思路和新方法|2l o大数据技术的发展是提升教育决策科学性的优质驱动力，但数据汇聚与综合应用仍是促进科学决策的一大门槛冋。教育决策的制定往往会参考一定的数据资源，但数据大都源于决策者的直观经验、印象，并不能全面、系统地反映事实，使决策的科学性受人质疑冋。为了更好的为决策者提供有力的数据支持，特建立可视化大数据管理系统。系统简介可视化大数据管理系统通过对高等院校教育基础数据持续、动态、标准化的采集、清洗、转化，实现高等院校教育数据纵向贯通和互联，为准确掌握全校教育基本情况（包括学生、师资、学科、课程、学位、就业等），为科学制定高等院校教育政策、教育资源配置合理化，提供全方位、实时、精准的重要决策数据支撑。在此基础上，面向校领导及科研院所提供本校学生、教师、课程、学科的基本数据查询、统计报表和各类排行服务，并将可公开数据向社会发布，允许公众通过统计数据了解本校教育基本情况，传播高等院校教育理念和成果。系统特点可视化大数据管理系统利用云计算基础设施，整合高等院校各类教育基础数据，建立起全校教育信息通用分类标准和基础数据中心，通过基础数据融合和大数据可视化技术，全面掌握全校教育基本状况，全面支持高等院校教育质量评估、教育决策，实现智慧教育管理，促进全校教育资源共享，系统架构 1.数据层，系统使用数据库集群存储数据.在数据库中，主要分为两部分，一部分是系统的逻辑数据，另一部分是可视化大数据管理系统所需要的业务数据"而业务数据只用作可视化展示,所以为了避免误操作，此部分数据设置为只读权限 H 匕心权限展小左报表展示HTML ▼ 业务层 VjMWfl1统计W何决 ▼ ftifiQJS?????? ___J_ 服务器层报衣服务器系统服务器 ▼▼ 读数据读写数据权限控制图1系统架构 66中国教育网络2019.2-3

基于协同过滤算法的电影推荐系统

高级数据挖掘期末大作业基于协同过滤算法的电影推荐系统

本电影推荐系统中运用的推荐算法是基于协同过滤算法（Collaborative Filtering Recommendation）。协同过滤是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。电影推荐系统中引用了Apache Mahout提供的一个协同过滤算法的推荐引擎Taste，它实现了最基本的基于用户和基于内容的推荐算法，并提供了扩展接口，使用户方便的定义和实现自己的推荐算法。电影推荐系统是基于用户的推荐系统，即当用户对某些电影评分之后，系统根据用户对电影评分的分值，判断用户的兴趣，先运用UserSimilarity计算用户间的相似度.UserNeighborhood根据用户相似度找到与该用户口味相似的邻居，最后由Recommender提供推荐个该用户可能感兴趣的电影详细信息。将用户评过分的电影信息和推荐给该用户的电影信息显示在网页结果页中，推荐完成。一、Taste 介绍 Taste是Apache Mahout 提供的一个个性化推荐引擎的高效实现，该引擎基于java实现，可扩展性强，同时在mahout中对一些推荐算法进行了MapReduce 编程模式转化，从而可以利用hadoop的分布式架构，提高推荐算法的性能。在版本中的Taste，实现了多种推荐算法，其中有最基本的基于用户的和基于内容的推荐算法，也有比较高效的SlopeOne算法，以及处于研究阶段的基于SVD和线性插值的算法，同时Taste还提供了扩展接口，用于定制化开发基于内容或基于模型的个性化推荐算法。 Taste 不仅仅适用于Java 应用程序，还可以作为内部服务器的一个组件以HTTP 和Web Service 的形式向外界提供推荐的逻辑。Taste 的设计使它能满足企业对推荐引擎在性能、灵活性和可扩展性等方面的要求。下图展示了构成Taste的核心组件：

市政务大数据平台顶层设计框架及应用方案

市政务大数据平台顶层设计框架及应用方案 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB- BWYTT-19998

北京市政务大数据平台顶层设计框架及应用方案一、大数据在政务领域应用的概述说起大数据技术的应用，首先是在互联网行业起步并逐步拓展到电信、金融、工业等多个领域，产生了巨大的社会价值和产业空间，现正拓展到政务领域。（一）大数据技术在互联网行业的成功应用，那些地方是值得我们关注的第一，应该是思维观念和运作方式的变化，所谓的互联网思维，其核心理念包括：体外互动：邮件、电话、信件互动---服务导引服务外包：购买服务---简单服务让渡社会：众包---自助服务边界开放：数据开放---创造服务第二，是其技术演进，针对数据处理的技术首先是传统数据分析处理阶段，该阶段是面向结构化数据，非结构化处理效率低；硬件成本高；平台兼容性差。其次是基于云计算的大数据处理阶段，该阶段总体有了很大的改进和提升，主要体现在：具备结构化/非结构化混合分析的能力；基于消费级硬件，不依赖高性能、高可靠性硬件，从而保障系统性能和可靠性；平台兼容性好、扩展性高；进而业界又提出去IOE的思路。第三，是数据挖掘分析技术画像技术以及各类数据融合、分析、挖掘、预测等。这些都是政务领域需要学习与借鉴的。为此，我认为：大数据在政务领域应用即包括用新的思维、模式与技术来解决电子政务需求，也包括了政务大数据新的应用。对于第一个方面比较容易理解，对于第二个方面需要对政务大数据给出定义。有些人认为政府没有大数据，只有传统的小数据或中数据。这个问题我们将在下一节专门中进行讨论。

基于IRGAN模型和Hadoop的电影推荐系统的设计

Vol. 36 No. 5May 2019 第36卷第5期2019年5月计算机应用与软件 Computer Applications and Software 基于IRGAN 模型和Hadoop 的电影推荐系统的设计赵桂升潘善亮（宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211）摘要随着近几年人工智能技术的飞速发展，深度学习技术在推荐系统领域中的应用也已经成为研究热点之一。尤其是生成对抗网络（GAN ）作为无监督学习中最具前景的方法之一，在图像处理和自然语言等领域取得突破性进展。针对目前存在的电影市场规模扩大、观影用户数量增长过快以及电影资源更新频繁等带来的数据利用率低、系统压力大、实时性差等弊端，结合Hadoop 、Spark 和Kafka 等大数据处理技术，设计基于IRGAN 算法模型的离线推荐模块和基于在线用户行为数据收集处理的在线推荐模块。实现了基于IRGAN 模型和Hadoop 的电影推荐系统。测试表明，该系统具有良好的推荐准确性、稳定性和实时性。关键词 IRGAN Hadoop Spark Kafka 电影推荐系统中图分类号 TP391 文献标识码 A D01：10.3969/j. issn. 1000-386x. 2019. 05. 009 DESIGN OF FILM RECOMMENDATION SYSTEM BASED ON IRGAN MODEL AND HADOOP Zhao Guisheng Pan Shanliang (Faculty of Electrical Engineering and Computer Science , Ningbo University^ Ningbo 315211, Zhejiang , China ) Abstract With the rapid development of artificial intelligence technology in recent years , the application of deep learning in the field of recommendation systems has become one of the research hotspots. Especially generative adversarial networks ( GAN ) , as one of the most promising methods in unsupervised learning , has also made breakthroughs in the field of image processing and natural language. The disadvantages of low data utilization , high system pressure and poor real-time performance are caused by the expansion of the film market , the rapid growth of the number of movie-watching users and the frequent update of film resources. In order to solve the above problems , combining Hadoop , Spark and Kafka and other big data processing technologies , we designed the offline recommendation module based on IRGAN algorithm model and the online recommendation module based on online user behavior data collection and processing. And the film recommendation system based on IRGAN model and Hadoop was realized. The test shows that the system has good recommendation accuracy , stability and real ?time.Keywords IRGAN Hadoop Spark Kafka Film recommendation system 0引言随着网络的迅速发展，互联网上的各类资源都呈现出爆炸式的增长趋势，而信息量的剧增也导致了 “信息过载”问题。针对此问题,一个有效的解决方法就是推荐系统。经过学术界和工业界多年的探索和研究,推荐算法的发展也是经历了从传统的协同过滤算法到如今的结合深度学习技术的推荐算法的历程，例如目前YouTube 的视频推荐、Google Play 的App 推荐以及Yahoo News 的新闻推荐等,都取得了不错的效果。根据中国互联网络信息中心2018年7月发布的第42次《中国互联网络发展状况统计报告》⑷显示, 收稿口期=2018 -11 -30;浙江省公益性技术应用研究计划项目（2017C33001）。赵桂升.硕士生，主研领域:推荐系统,信息检索’潘善亮，教授