支持高并发的购物推荐系统的设计与实现
这是一篇关于Spring Cloud,SSM,分布式集群,Hadoop,协同过滤的论文, 主要内容为近年来,随着互联网技术的快速发展,网络已经和人们的生活密不可分。电子商务和快递行业的发展,为人们网上购物提供了便捷,也直接改变了人们的购物习惯。信息技术的不断革新以及电商平台各式各样的商品,吸引了大量的用户群体,给中小型电商企业提供了发展的机遇,同时也带来了诸多挑战。中小型电商企业应该对自建的在线系统中的性能和服务上投入更多的精力,来提升系统的稳定性、可用性、可扩展性以及并发性,其中并发性是提升系统高性能的重要一环,当购物系统的用户访问量过大时,会给服务器带来庞大的压力,可能造成系统响应时间过慢甚至是服务器崩溃等问题,导致用户粘度降低,进而可能造成购物平台用户的流失。随着购物系统规模的扩大以及企业的发展需求,购物平台商品的数量和种类会越来越多,也会给平台用户造成许多选择困扰。用户可能需要花费更多的时间来过滤自己不喜欢的商品,因此购物平台应该能够为用户提供优质的导购推荐服务,从而增强用户的购物体验感,不仅能够吸引更多的用户还可以增加平台商家销售额,更好的满足购物系统功能完善需求。本文致力于研究实现一个适用于中小型电商企业的支持高并发的购物推荐系统,主要对推荐的实时性和准确性以及系统的并发性能的提升。论文具体的工作主要有:(1)使用微服务框架Spring Cloud结合SSM架构作为购物推荐系统开发的基础架构,实现了拥有前端门户系统以及后端管理系统的购物推荐系统。(2)通过分布式集群、Nginx负载均衡、Redis缓存、Solr搜索服务器、MQ、数据库读写分离等技术方案的研究设计,实现对系统的不同层次并发性能的提升。(3)研究Hadoop平台。个性化推荐模块利用Map/Reduce的并行化计算能力以及HDFS的分布式存储能力,将需要推荐的商品数据信息的处理计算工作迁移,从而提升推荐结果实时反馈速度。(4)研究分析主流推荐算法,采用基于项目的协同过滤算法作为本文购物推荐系统的推荐算法,在此基础上结合用户注册喜爱标签对算法进行改进,进而提升了推荐准确度,并给出了购物推荐系统中不同身份的用户推荐冷启动的解决方案。
基于深度学习的智能金融资产管理系统研究与实现
这是一篇关于股价预测,投资组合管理,算法交易,深度学习,强化学习,容器,分布式集群的论文, 主要内容为由于深度学习在各个领域取得的成就,促使研究者将人工智能算法与金融投资相结合,利用深度学习算法对用户的投资行为进行智能评估,让用户的决策更聪明。同时,金融市场数据量的不断增加,使得用户对金融分析平台的处理能力提出了更高的要求,从数据采集、处理、分析各个环节都要保证效率和准确性。因此,提高金融数据分析平台的性能是当前要重点解决的问题。目前金融数据分析平台的研究与应用越来越多,市场参差不齐,而且对于普通用户来说仍有较高的准入门槛。本文采用基于深度强化学习的算法,对股价预测、投资组合和算法交易相关问题进行了实验探索,并通过对比实验,从模型表现和算法输出效果两个方面进行分析。同时,对于金融数据分析平台的建设,本文使用了当下较流行了 Kubernetes容器编排与微服务技术,搭建了一个分布式金融数据分析系统。本文的贡献主要如下:(1)将深度强化学习引入金融市场,利用深度强化学习强大的拟合能力和表达能力,对金融领域非线性数据难以把握的问题提供了一种解决方案。(2)提出了一种金融资产管理方法,通过对股票交易数据的分析和智能组合,精确的找到变化趋势中合适的交易点并进行自动交易,在风险可控的前提下提高投资者的收益。(3)设计了一个智能金融资产管理系统,系统基于Kubernetes和微服务搭建,可以高并发、高性能的实现金融数据的实时分析、深度强化学习的高效可用功能,既帮助用户观察金融市场的走势变化,又能给用户的投资决策做出合理的建议。
支持高并发的购物推荐系统的设计与实现
这是一篇关于Spring Cloud,SSM,分布式集群,Hadoop,协同过滤的论文, 主要内容为近年来,随着互联网技术的快速发展,网络已经和人们的生活密不可分。电子商务和快递行业的发展,为人们网上购物提供了便捷,也直接改变了人们的购物习惯。信息技术的不断革新以及电商平台各式各样的商品,吸引了大量的用户群体,给中小型电商企业提供了发展的机遇,同时也带来了诸多挑战。中小型电商企业应该对自建的在线系统中的性能和服务上投入更多的精力,来提升系统的稳定性、可用性、可扩展性以及并发性,其中并发性是提升系统高性能的重要一环,当购物系统的用户访问量过大时,会给服务器带来庞大的压力,可能造成系统响应时间过慢甚至是服务器崩溃等问题,导致用户粘度降低,进而可能造成购物平台用户的流失。随着购物系统规模的扩大以及企业的发展需求,购物平台商品的数量和种类会越来越多,也会给平台用户造成许多选择困扰。用户可能需要花费更多的时间来过滤自己不喜欢的商品,因此购物平台应该能够为用户提供优质的导购推荐服务,从而增强用户的购物体验感,不仅能够吸引更多的用户还可以增加平台商家销售额,更好的满足购物系统功能完善需求。本文致力于研究实现一个适用于中小型电商企业的支持高并发的购物推荐系统,主要对推荐的实时性和准确性以及系统的并发性能的提升。论文具体的工作主要有:(1)使用微服务框架Spring Cloud结合SSM架构作为购物推荐系统开发的基础架构,实现了拥有前端门户系统以及后端管理系统的购物推荐系统。(2)通过分布式集群、Nginx负载均衡、Redis缓存、Solr搜索服务器、MQ、数据库读写分离等技术方案的研究设计,实现对系统的不同层次并发性能的提升。(3)研究Hadoop平台。个性化推荐模块利用Map/Reduce的并行化计算能力以及HDFS的分布式存储能力,将需要推荐的商品数据信息的处理计算工作迁移,从而提升推荐结果实时反馈速度。(4)研究分析主流推荐算法,采用基于项目的协同过滤算法作为本文购物推荐系统的推荐算法,在此基础上结合用户注册喜爱标签对算法进行改进,进而提升了推荐准确度,并给出了购物推荐系统中不同身份的用户推荐冷启动的解决方案。
基于Docker容器的在线实验系统设计与实现
这是一篇关于在线实验系统,Docker容器,分布式集群,敏捷开发的论文, 主要内容为随着互联网技术的快速发展,各种新的技术层出不穷,想要在这个信息爆炸的时代跟上社会的步伐就必须得快速的学习。尤其是计算机软件行业技术更新换代极快需要不断的学习,但计算机技术实践性强,光看理论知识难以充分理解,还需要实际的操作才能融会贯通。如何给计算机技术人员提供一个快速学习并且能够实践操作的系统是一个拥有广阔市场的论题,本论文就是在这一论题下讨论如何基于Docker容器化技术提供一个IT技术在线实验系统。在线实验系统包含课程管理、实验学习和系统资源管理等模块。其中课程管理是对系统中课程信息和实验信息进行动态管理,该模块采用B/S架构进行设计,用户在展示层对课程实验信息进行处理并将请求发送到后台,后台把数据存入数据库进行持久化存储。实验学习提供实验功能,用户能够根据实验指导书的指引在虚拟操作环境中实践学习,虚拟环境采用分布式Docker集群进行实现,并且为每门实验制作相关的镜像,使用Docker容器化技术能够保证不同用户学习相同实验时的环境是完全一致的,并且具备启动速度快,系统资源利用率高,运行稳定等优势。系统资源管理是通过搭建Mesos集群对各台服务器资源进行监控,每个实验虚拟环境都是运行在Mesos之上的Docker任务,所以保证了对服务器集群资源的有效管控。本系统采用MyEclipse进行开发,数据库采用PostgreSQL并结合Navicat Premium使用。系统按照软件开发的标准流程进行,分为需求分析、概要设计、实现和测试等过程,每个流程都严格按照企业级的要求进行。系统采用敏捷开发的理念,快速迭代快速出版本给客户试用,加强了与客户之间的联系与交流保证了系统的功能满足客户的需求。系统在给某高校试用半年期间运行稳定,给用户良好的学习体验,具备较好的实际运用场景。
基于Docker容器的在线实验系统设计与实现
这是一篇关于在线实验系统,Docker容器,分布式集群,敏捷开发的论文, 主要内容为随着互联网技术的快速发展,各种新的技术层出不穷,想要在这个信息爆炸的时代跟上社会的步伐就必须得快速的学习。尤其是计算机软件行业技术更新换代极快需要不断的学习,但计算机技术实践性强,光看理论知识难以充分理解,还需要实际的操作才能融会贯通。如何给计算机技术人员提供一个快速学习并且能够实践操作的系统是一个拥有广阔市场的论题,本论文就是在这一论题下讨论如何基于Docker容器化技术提供一个IT技术在线实验系统。在线实验系统包含课程管理、实验学习和系统资源管理等模块。其中课程管理是对系统中课程信息和实验信息进行动态管理,该模块采用B/S架构进行设计,用户在展示层对课程实验信息进行处理并将请求发送到后台,后台把数据存入数据库进行持久化存储。实验学习提供实验功能,用户能够根据实验指导书的指引在虚拟操作环境中实践学习,虚拟环境采用分布式Docker集群进行实现,并且为每门实验制作相关的镜像,使用Docker容器化技术能够保证不同用户学习相同实验时的环境是完全一致的,并且具备启动速度快,系统资源利用率高,运行稳定等优势。系统资源管理是通过搭建Mesos集群对各台服务器资源进行监控,每个实验虚拟环境都是运行在Mesos之上的Docker任务,所以保证了对服务器集群资源的有效管控。本系统采用MyEclipse进行开发,数据库采用PostgreSQL并结合Navicat Premium使用。系统按照软件开发的标准流程进行,分为需求分析、概要设计、实现和测试等过程,每个流程都严格按照企业级的要求进行。系统采用敏捷开发的理念,快速迭代快速出版本给客户试用,加强了与客户之间的联系与交流保证了系统的功能满足客户的需求。系统在给某高校试用半年期间运行稳定,给用户良好的学习体验,具备较好的实际运用场景。
支持高并发的购物推荐系统的设计与实现
这是一篇关于Spring Cloud,SSM,分布式集群,Hadoop,协同过滤的论文, 主要内容为近年来,随着互联网技术的快速发展,网络已经和人们的生活密不可分。电子商务和快递行业的发展,为人们网上购物提供了便捷,也直接改变了人们的购物习惯。信息技术的不断革新以及电商平台各式各样的商品,吸引了大量的用户群体,给中小型电商企业提供了发展的机遇,同时也带来了诸多挑战。中小型电商企业应该对自建的在线系统中的性能和服务上投入更多的精力,来提升系统的稳定性、可用性、可扩展性以及并发性,其中并发性是提升系统高性能的重要一环,当购物系统的用户访问量过大时,会给服务器带来庞大的压力,可能造成系统响应时间过慢甚至是服务器崩溃等问题,导致用户粘度降低,进而可能造成购物平台用户的流失。随着购物系统规模的扩大以及企业的发展需求,购物平台商品的数量和种类会越来越多,也会给平台用户造成许多选择困扰。用户可能需要花费更多的时间来过滤自己不喜欢的商品,因此购物平台应该能够为用户提供优质的导购推荐服务,从而增强用户的购物体验感,不仅能够吸引更多的用户还可以增加平台商家销售额,更好的满足购物系统功能完善需求。本文致力于研究实现一个适用于中小型电商企业的支持高并发的购物推荐系统,主要对推荐的实时性和准确性以及系统的并发性能的提升。论文具体的工作主要有:(1)使用微服务框架Spring Cloud结合SSM架构作为购物推荐系统开发的基础架构,实现了拥有前端门户系统以及后端管理系统的购物推荐系统。(2)通过分布式集群、Nginx负载均衡、Redis缓存、Solr搜索服务器、MQ、数据库读写分离等技术方案的研究设计,实现对系统的不同层次并发性能的提升。(3)研究Hadoop平台。个性化推荐模块利用Map/Reduce的并行化计算能力以及HDFS的分布式存储能力,将需要推荐的商品数据信息的处理计算工作迁移,从而提升推荐结果实时反馈速度。(4)研究分析主流推荐算法,采用基于项目的协同过滤算法作为本文购物推荐系统的推荐算法,在此基础上结合用户注册喜爱标签对算法进行改进,进而提升了推荐准确度,并给出了购物推荐系统中不同身份的用户推荐冷启动的解决方案。
基于大数据的信号调制方式识别研究及软件设计
这是一篇关于调制识别,深度学习,大数据,分布式集群的论文, 主要内容为随着第五代移动通信技术的发展,面对有限频谱资源中的频谱复用问题,开发新的技术进行信号调制方式识别分类显得尤为重要。本文基于深度学习提出了两种信号识别分类模型,以代替传统专家设计的特征提取方法。此外,本文还基于这两种模型设计了一个能够高效处理海量数据的信号识别分类软件系统,利用Hadoop和分布式集群使系统具有高可用性、高可靠性、高安全性、高可扩展性和低延时性。本文的主要创新点如下:1、提出了基于Inception的信号识别分类模型。利用Inception网络结构提取不同尺寸的数据特征,使得网络具有更强的拟合能力。同时,利用稠密结构来近似最优的局部稀疏结构,使得网络既能够保持良好的稀疏性,又能利用密集矩阵的高计算性能。本文提出的Inception网络模型能够精确识别分类17种混合的模拟和数字信号。2、提出了基于LSTM的信号识别分类模型。LSTM网络引入输入信号序列的时序性和回环结构,使得网络具有记忆性。LSTM网络的这点特性使其能够更好地对模拟信号进行特征提取和样本拟合。相比于Inception网络模型,LSTM网络模型在保证数字信号识别准确率的条件下,能够提升模拟信号的识别准确率。3、设计了能够高效处理海量数据的信号识别分类软件系统。软件系统基于Hadoop和SSM进行设计,包括信号识别分类、标准信号库、权限管理等模块。Hadoop在上述提出的两种信号识别分类模型的基础上,结合HDFS和Spark为整个系统提供高性能的计算服务;SSM框架基于MVC原则构建的Java Web应用为用户提供交互界面和业务逻辑处理。同时,为了保障软件系统处理海量数据的能力,系统使用了分布式集群设计,包括接口服务集群、MySQL数据存储集群、Redis缓存集群等等。
分布式消息推送系统的设计与实现
这是一篇关于移动应用,消息推送,分布式集群,MQTT的论文, 主要内容为随着移动互联网的高速发展,以Android和iOS为操作系统的移动设备占据了大部分的市场份额。为了适应实际应用中对信息获取及时性,耗电量,以及网络环境等方面的需求,需要用推送的方式取代传统拉取的方式来进行消息的传递,MQTT协议就是专为这种情况所设计的一种消息传递协议。为了提高系统的性能和可用性,需要将所有的服务器组织起来形成一个集群系统,以便于提供不间断的服务并且扩大系统的并发量。本文针对移动互联网下的电商应用,研究了利用MQTT协议进行消息推送的实现方法,设计并且实现了一个基于MQTT协议的消息推送集群系统。本文首先介绍了课题背景与研究意义、国内外研究现状、课题来源及研究内容;然后介绍了移动终端消息推送系统开发过程中涉及到的几个关键技术。其中包括:MQTT协议,Redis及Zookeeper集群管理等。随后分析了Push系统的功能性需求,根据此需求对整个系统做出了概要设计,包括:系统架构设计、系统模块设计及分布式集群设计。之后阐述了系统各个模块的实现。最后对系统进行了系统功能性测试和系统性能测试。经过功能上和性能上的测试,本文设计并且实现的系统能够有效的进行消息推送。相比于单点系统来说,本系统有更好的性能和支持更大的连接数。
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