个性化音乐推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐功能,推荐算法,混合推荐,数据过滤的论文, 主要内容为由于云计算、机器学习等科学技术的蓬勃发展,各类信息的数据量呈爆炸式增长。海量的数据足以支撑各类应用去做信息的推荐功能,但是目前应用的推荐准确度仍有很大的提升空间。音乐经常被当做是一种解压和娱乐的方式,一个功能简单或者推荐度不高的听歌系统很难满足用户千人千面的需求,用户粘性也不会很高。因此开发一个基于良好推荐算法的音乐系统不仅可以满足人们缓解压力的需求,还能够因人而异,准确地预测出用户的喜好并以合适的方式进行推荐,提高用户粘性。本系统采用B/S架构来实现,主要功能包括用户登录注册、个人信息管理、音乐管理和音乐推荐,其中音乐管理功能里的听歌功能和音乐推荐功能是重点实现部分。利用网络爬虫技术从各大音乐网站上爬取各类音乐信息,并进行过滤筛选处理,最终存入Hadoop分布式数据仓库中,完成初始数据的准备工作。利用Webpack进行项目的搭建,React前端技术框架来实现前端页面,Mybatis框架来完成后端数据接口的实现,达到前后端分离的目的。采用均方根误差和绝对误差这两个指标去衡量每种推荐算法的准确度,最终确定了使用混合推荐算法实现系统的歌曲、歌单、新歌和热歌的推荐功能。系统测试结果表明,该系统在功能和性能上基本能够满足用户的需求,且在上线使用过程中运行稳定,给用户带来了良好的体验。
基于Spark的结构化数据连接查询优化策略研究
这是一篇关于Spark,Sort Merge Join,数据过滤,数据倾斜改进,连接查询软件的论文, 主要内容为随着互联网技术的飞速发展,结构化数据呈爆发式增长,结构化数据逐渐从关系型数据库迁移到非关系型数据库,但是结构化数据迁移后用户面临学习成本高,连接查询困难,数据挖掘不便等问题。因此本文设计了基于Spark的连接查询软件设计,针对Spark分布式计算引擎在连接查询过程中出现中间数据量冗余和数据倾斜这两种不足进行研究与改进,并将改进方案应用至基于Spark的连接查询软件中。其中本文主要工作如下:1.本文针对Sort Merge Join连接查询策略在连接查询过程中出现的中间数据量过大这一问题,提出了谓词下推结合多级布隆过滤器对中间数据进行过滤改进。通过谓词下推能够将连接查询语句直接下推至数据源,降低磁盘I/O开销,再通过多级布隆过滤器对参与连接的属性进行频次统计,为下文的数据倾斜改进做好铺垫,同时将不参与连接查询的属性进行双向过滤,最后将过滤后的两表进行连接查询,能够有效地过滤掉无效的连接属性,使得数据量减少6.7%,过滤效率提高1.9%。能够有效降低Sort Merge Join查询策略过程中Sort和Shuffle消耗,减轻Spark集群节点的内存压力,提高Spark连接查询效率。2.针对Spark集群在连接过程中由于数据倾斜产生的长尾效应问题,本文采用成本代价模型对中间数据进行动态分区。根据前文所提出的多级布隆过滤器对连接属性的频次统计,建立中间数据倾斜模型,划分中间数据倾斜情况等级,对轻度倾斜以及重度倾斜进行数据分区,进而提出中间数据动态分区方案,并设置倾斜容忍度完成中间数据细粒度切割,对Spark集群资源进行充分利用。相较于其他数据倾斜策略改进,本文提出的改进策略内存消耗减少13.4%,总体连接查询时间缩短1.7%,能够使得Spark工作效率更高。3.通过对用户需求和市场情况分析,软件采用B/S架构进行设计并实现基于两种改进策略的Spark连接查询软件,该软件可通过Web界面与用户进行交互,简单易用。软件前端利用HTML结合CSS和Vue进行编写;后端采用经典的SSM框架对个人信息管理模块、文件管理模块、集群管理模块、查询处理模块进行实现;服务器后端数据库采用My SQL数据库进行存储,并利用Redis作为一级缓存满足软件的高并发量,加速请求反应。4.搭建集群和软件测试环境,对Spark原生数据连接策略和其他改进方案进行对比分析,实验结果说明本文所提出的数据过滤改进和数据倾斜改进能够有效地提高Spark结构化数据连接查询效率;依据软件测试标准GB/T35136-2017进行软件功能性和非功能性测试,根据测试结果表明本软件功能完备,性能能够满足日常使用需求。
个性化音乐推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐功能,推荐算法,混合推荐,数据过滤的论文, 主要内容为由于云计算、机器学习等科学技术的蓬勃发展,各类信息的数据量呈爆炸式增长。海量的数据足以支撑各类应用去做信息的推荐功能,但是目前应用的推荐准确度仍有很大的提升空间。音乐经常被当做是一种解压和娱乐的方式,一个功能简单或者推荐度不高的听歌系统很难满足用户千人千面的需求,用户粘性也不会很高。因此开发一个基于良好推荐算法的音乐系统不仅可以满足人们缓解压力的需求,还能够因人而异,准确地预测出用户的喜好并以合适的方式进行推荐,提高用户粘性。本系统采用B/S架构来实现,主要功能包括用户登录注册、个人信息管理、音乐管理和音乐推荐,其中音乐管理功能里的听歌功能和音乐推荐功能是重点实现部分。利用网络爬虫技术从各大音乐网站上爬取各类音乐信息,并进行过滤筛选处理,最终存入Hadoop分布式数据仓库中,完成初始数据的准备工作。利用Webpack进行项目的搭建,React前端技术框架来实现前端页面,Mybatis框架来完成后端数据接口的实现,达到前后端分离的目的。采用均方根误差和绝对误差这两个指标去衡量每种推荐算法的准确度,最终确定了使用混合推荐算法实现系统的歌曲、歌单、新歌和热歌的推荐功能。系统测试结果表明,该系统在功能和性能上基本能够满足用户的需求,且在上线使用过程中运行稳定,给用户带来了良好的体验。
个性化音乐推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐功能,推荐算法,混合推荐,数据过滤的论文, 主要内容为由于云计算、机器学习等科学技术的蓬勃发展,各类信息的数据量呈爆炸式增长。海量的数据足以支撑各类应用去做信息的推荐功能,但是目前应用的推荐准确度仍有很大的提升空间。音乐经常被当做是一种解压和娱乐的方式,一个功能简单或者推荐度不高的听歌系统很难满足用户千人千面的需求,用户粘性也不会很高。因此开发一个基于良好推荐算法的音乐系统不仅可以满足人们缓解压力的需求,还能够因人而异,准确地预测出用户的喜好并以合适的方式进行推荐,提高用户粘性。本系统采用B/S架构来实现,主要功能包括用户登录注册、个人信息管理、音乐管理和音乐推荐,其中音乐管理功能里的听歌功能和音乐推荐功能是重点实现部分。利用网络爬虫技术从各大音乐网站上爬取各类音乐信息,并进行过滤筛选处理,最终存入Hadoop分布式数据仓库中,完成初始数据的准备工作。利用Webpack进行项目的搭建,React前端技术框架来实现前端页面,Mybatis框架来完成后端数据接口的实现,达到前后端分离的目的。采用均方根误差和绝对误差这两个指标去衡量每种推荐算法的准确度,最终确定了使用混合推荐算法实现系统的歌曲、歌单、新歌和热歌的推荐功能。系统测试结果表明,该系统在功能和性能上基本能够满足用户的需求,且在上线使用过程中运行稳定,给用户带来了良好的体验。
个性化音乐推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐功能,推荐算法,混合推荐,数据过滤的论文, 主要内容为由于云计算、机器学习等科学技术的蓬勃发展,各类信息的数据量呈爆炸式增长。海量的数据足以支撑各类应用去做信息的推荐功能,但是目前应用的推荐准确度仍有很大的提升空间。音乐经常被当做是一种解压和娱乐的方式,一个功能简单或者推荐度不高的听歌系统很难满足用户千人千面的需求,用户粘性也不会很高。因此开发一个基于良好推荐算法的音乐系统不仅可以满足人们缓解压力的需求,还能够因人而异,准确地预测出用户的喜好并以合适的方式进行推荐,提高用户粘性。本系统采用B/S架构来实现,主要功能包括用户登录注册、个人信息管理、音乐管理和音乐推荐,其中音乐管理功能里的听歌功能和音乐推荐功能是重点实现部分。利用网络爬虫技术从各大音乐网站上爬取各类音乐信息,并进行过滤筛选处理,最终存入Hadoop分布式数据仓库中,完成初始数据的准备工作。利用Webpack进行项目的搭建,React前端技术框架来实现前端页面,Mybatis框架来完成后端数据接口的实现,达到前后端分离的目的。采用均方根误差和绝对误差这两个指标去衡量每种推荐算法的准确度,最终确定了使用混合推荐算法实现系统的歌曲、歌单、新歌和热歌的推荐功能。系统测试结果表明,该系统在功能和性能上基本能够满足用户的需求,且在上线使用过程中运行稳定,给用户带来了良好的体验。
个性化音乐推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐功能,推荐算法,混合推荐,数据过滤的论文, 主要内容为由于云计算、机器学习等科学技术的蓬勃发展,各类信息的数据量呈爆炸式增长。海量的数据足以支撑各类应用去做信息的推荐功能,但是目前应用的推荐准确度仍有很大的提升空间。音乐经常被当做是一种解压和娱乐的方式,一个功能简单或者推荐度不高的听歌系统很难满足用户千人千面的需求,用户粘性也不会很高。因此开发一个基于良好推荐算法的音乐系统不仅可以满足人们缓解压力的需求,还能够因人而异,准确地预测出用户的喜好并以合适的方式进行推荐,提高用户粘性。本系统采用B/S架构来实现,主要功能包括用户登录注册、个人信息管理、音乐管理和音乐推荐,其中音乐管理功能里的听歌功能和音乐推荐功能是重点实现部分。利用网络爬虫技术从各大音乐网站上爬取各类音乐信息,并进行过滤筛选处理,最终存入Hadoop分布式数据仓库中,完成初始数据的准备工作。利用Webpack进行项目的搭建,React前端技术框架来实现前端页面,Mybatis框架来完成后端数据接口的实现,达到前后端分离的目的。采用均方根误差和绝对误差这两个指标去衡量每种推荐算法的准确度,最终确定了使用混合推荐算法实现系统的歌曲、歌单、新歌和热歌的推荐功能。系统测试结果表明,该系统在功能和性能上基本能够满足用户的需求,且在上线使用过程中运行稳定,给用户带来了良好的体验。
个性化音乐推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐功能,推荐算法,混合推荐,数据过滤的论文, 主要内容为由于云计算、机器学习等科学技术的蓬勃发展,各类信息的数据量呈爆炸式增长。海量的数据足以支撑各类应用去做信息的推荐功能,但是目前应用的推荐准确度仍有很大的提升空间。音乐经常被当做是一种解压和娱乐的方式,一个功能简单或者推荐度不高的听歌系统很难满足用户千人千面的需求,用户粘性也不会很高。因此开发一个基于良好推荐算法的音乐系统不仅可以满足人们缓解压力的需求,还能够因人而异,准确地预测出用户的喜好并以合适的方式进行推荐,提高用户粘性。本系统采用B/S架构来实现,主要功能包括用户登录注册、个人信息管理、音乐管理和音乐推荐,其中音乐管理功能里的听歌功能和音乐推荐功能是重点实现部分。利用网络爬虫技术从各大音乐网站上爬取各类音乐信息,并进行过滤筛选处理,最终存入Hadoop分布式数据仓库中,完成初始数据的准备工作。利用Webpack进行项目的搭建,React前端技术框架来实现前端页面,Mybatis框架来完成后端数据接口的实现,达到前后端分离的目的。采用均方根误差和绝对误差这两个指标去衡量每种推荐算法的准确度,最终确定了使用混合推荐算法实现系统的歌曲、歌单、新歌和热歌的推荐功能。系统测试结果表明,该系统在功能和性能上基本能够满足用户的需求,且在上线使用过程中运行稳定,给用户带来了良好的体验。
基于Spark的结构化数据连接查询优化策略研究
这是一篇关于Spark,Sort Merge Join,数据过滤,数据倾斜改进,连接查询软件的论文, 主要内容为随着互联网技术的飞速发展,结构化数据呈爆发式增长,结构化数据逐渐从关系型数据库迁移到非关系型数据库,但是结构化数据迁移后用户面临学习成本高,连接查询困难,数据挖掘不便等问题。因此本文设计了基于Spark的连接查询软件设计,针对Spark分布式计算引擎在连接查询过程中出现中间数据量冗余和数据倾斜这两种不足进行研究与改进,并将改进方案应用至基于Spark的连接查询软件中。其中本文主要工作如下:1.本文针对Sort Merge Join连接查询策略在连接查询过程中出现的中间数据量过大这一问题,提出了谓词下推结合多级布隆过滤器对中间数据进行过滤改进。通过谓词下推能够将连接查询语句直接下推至数据源,降低磁盘I/O开销,再通过多级布隆过滤器对参与连接的属性进行频次统计,为下文的数据倾斜改进做好铺垫,同时将不参与连接查询的属性进行双向过滤,最后将过滤后的两表进行连接查询,能够有效地过滤掉无效的连接属性,使得数据量减少6.7%,过滤效率提高1.9%。能够有效降低Sort Merge Join查询策略过程中Sort和Shuffle消耗,减轻Spark集群节点的内存压力,提高Spark连接查询效率。2.针对Spark集群在连接过程中由于数据倾斜产生的长尾效应问题,本文采用成本代价模型对中间数据进行动态分区。根据前文所提出的多级布隆过滤器对连接属性的频次统计,建立中间数据倾斜模型,划分中间数据倾斜情况等级,对轻度倾斜以及重度倾斜进行数据分区,进而提出中间数据动态分区方案,并设置倾斜容忍度完成中间数据细粒度切割,对Spark集群资源进行充分利用。相较于其他数据倾斜策略改进,本文提出的改进策略内存消耗减少13.4%,总体连接查询时间缩短1.7%,能够使得Spark工作效率更高。3.通过对用户需求和市场情况分析,软件采用B/S架构进行设计并实现基于两种改进策略的Spark连接查询软件,该软件可通过Web界面与用户进行交互,简单易用。软件前端利用HTML结合CSS和Vue进行编写;后端采用经典的SSM框架对个人信息管理模块、文件管理模块、集群管理模块、查询处理模块进行实现;服务器后端数据库采用My SQL数据库进行存储,并利用Redis作为一级缓存满足软件的高并发量,加速请求反应。4.搭建集群和软件测试环境,对Spark原生数据连接策略和其他改进方案进行对比分析,实验结果说明本文所提出的数据过滤改进和数据倾斜改进能够有效地提高Spark结构化数据连接查询效率;依据软件测试标准GB/T35136-2017进行软件功能性和非功能性测试,根据测试结果表明本软件功能完备,性能能够满足日常使用需求。
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