DataStudio平台算法实验室的设计与实现
这是一篇关于算法实验,Spark框架,oozie框架,quartz框架的论文, 主要内容为随着信息时代的发展,现实社会的数据正快速增多,如何快速处理这些数据并从这些数据中分析挖掘价值已经成了现实世界的迫切需求。越来越多社会经济和科技研究领域涉及到大数据应用,而大数据的基本属性,包括数量,速度,多样性等都出现层级式增长,同时数据中含有的价值越来越迫切被挖掘,所以大数据分析处理技术越来越被重视。目前比较常用的大数据分析处理技术主要有Hadoop相关组件,Python数据分析,Matlab数据分析,Spark等。Hadoop组件开源使用较广,功能强大。Python开发效率较快,可维护性高,但运行效率相对较低。Matlab功能强大,但要收费。Spark基于内存计算提供离线和实时处理,并有Mlib算法包提供较强的数据分析能力。本文主要介绍数梦工场大数据存储与处理平台(DataStudio平台)算法实验室,DataStudio平台基于Hadoop组件已经提供数据存储,处理,迁移,调度运行等功能。但对于数据的分析处理手段只能依靠MapReduce,sql等手动编写代码来完成。为实现丰富平台对于数据的处理分析手段的目标,基于上述背景,开发算法实验室,算法实验室向机器学习用户提供web可视化的算法实验开发,用户只需要选择算法模型、模型参数。由于Spark开源且能与Hadoop完美集成,基于内存计算效率较高,因此选择Spark Mlib算法包来作为算法实验室的底层支持。算法实验室采用J2EE体系结构,沿用了 MVC的设计思想,结合了一些oozie,quartz,hibernate等框架进行实现。最终算法实验开发完成。算法实验室的完成:第一,丰富了 DataStudio平台对于数据的分析处理手段,加快了对数据的处理分析能力,提高了平台的竞争力与易用性,并且支持新算法的扩展。第二,大大提高了用户数据分析流程的效率,用户无需编码,并且复用性较强。
DataStudio平台算法实验室的设计与实现
这是一篇关于算法实验,Spark框架,oozie框架,quartz框架的论文, 主要内容为随着信息时代的发展,现实社会的数据正快速增多,如何快速处理这些数据并从这些数据中分析挖掘价值已经成了现实世界的迫切需求。越来越多社会经济和科技研究领域涉及到大数据应用,而大数据的基本属性,包括数量,速度,多样性等都出现层级式增长,同时数据中含有的价值越来越迫切被挖掘,所以大数据分析处理技术越来越被重视。目前比较常用的大数据分析处理技术主要有Hadoop相关组件,Python数据分析,Matlab数据分析,Spark等。Hadoop组件开源使用较广,功能强大。Python开发效率较快,可维护性高,但运行效率相对较低。Matlab功能强大,但要收费。Spark基于内存计算提供离线和实时处理,并有Mlib算法包提供较强的数据分析能力。本文主要介绍数梦工场大数据存储与处理平台(DataStudio平台)算法实验室,DataStudio平台基于Hadoop组件已经提供数据存储,处理,迁移,调度运行等功能。但对于数据的分析处理手段只能依靠MapReduce,sql等手动编写代码来完成。为实现丰富平台对于数据的处理分析手段的目标,基于上述背景,开发算法实验室,算法实验室向机器学习用户提供web可视化的算法实验开发,用户只需要选择算法模型、模型参数。由于Spark开源且能与Hadoop完美集成,基于内存计算效率较高,因此选择Spark Mlib算法包来作为算法实验室的底层支持。算法实验室采用J2EE体系结构,沿用了 MVC的设计思想,结合了一些oozie,quartz,hibernate等框架进行实现。最终算法实验开发完成。算法实验室的完成:第一,丰富了 DataStudio平台对于数据的分析处理手段,加快了对数据的处理分析能力,提高了平台的竞争力与易用性,并且支持新算法的扩展。第二,大大提高了用户数据分析流程的效率,用户无需编码,并且复用性较强。
基于Spark的个性化地点推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐系统,Spark框架,加权矩阵分解,个性化地点推荐的论文, 主要内容为伴随着数据时代的到来,网络用户每天需要接收无数不同类别的信息,面临从海量信息中选取所需信息的困扰,这时推荐系统应运而生。在当下流行的大数据计算平台中,基于内存迭代计算的Spark框架更符合推荐系统的要求,相比较传统的Hadoop Map Reduce框架,Spark框架中的多个master节点解决了Hadoop中易产生的单节点故障问题,具有更高的实时计算能力,可以大幅度提升推荐系统的运行效率。通过对Spark框架下的个性化地点推荐系统现状分析,在了解系统设计相关技术的前提下,本文的研究重点为算法优化与系统搭建,针对用户的推荐需求,提出了离线推荐与在线推荐相结合的推荐引擎架构,完成了个性化地点推荐系统的设计与实现。为了改善传统基于LBSN的地点推荐算法中普遍存在的数据稀疏问题与冷启动问题,本文提出了融合用户偏好与上下文信息的加权矩阵分解算法,与传统的矩阵分解算法相比较,加权矩阵分解模型通过对用户-签到矩阵中的元素进行加权处理来缓解数据稀疏问题。在推荐系统的实现过程中,用户签到的影响因素主要包括用户偏好与上下文信息,其中用户偏好对签到行为的影响最大,本文使用的加权矩阵分解模型以用户偏好为基础构建目标函数,然后建模上下文信息对用户签到行为的影响,分别构建地理位置对用户签到行为的影响矩阵与社交网络对用户签到行为的影响矩阵,将这两个矩阵加入目标函数,来重新定义用户签到行为的影响因素,预测用户前往目标地点进行签到的概率,这种方式进一步提高了推荐算法的准确率与召回率。系统设计实现的整体架构分为数据源、数据仓库、核心业务与数据展示四个模块,模块间的稳定传输保证了推荐系统的顺利运行,其中推荐引擎部分根据需求的不同划分为在线推荐与离线推荐两部分,满足了推荐结果的准确性需求。最后在Gowalla数据集与Foursquare数据集的基础上对系统进行了实验测试,证明了本文所实现系统的高准确率与高召回率。
面向保险产品的个性化推荐系统的研究与实现
这是一篇关于大数据分析,保险产品推荐,混合推荐算法,Spark框架的论文, 主要内容为随着科技的不断进步和信息技术的日益成熟,保险业也加入了互联网发展的浪潮,线上销售保险产品已成为保险销售的主要形式之一。但是,随着保险产品数量的急剧增加,投保人往往无从下手,而保险销售人员的推荐带有强烈的主观因素,难以为投保人提供精准的产品推荐。尽管推荐系统发展已经逐渐成熟,但仍存在一些问题,如冷启动问题、实效性不佳的问题以及单一推荐算法导致推荐效果不佳的问题等。为了解决这些问题,本课题设计并实现了一个保险推荐系统,旨在为投保人提供快速、准确、符合其偏好的产品推荐。该系统采用了多种推荐算法,并结合了人工智能和大数据技术,能够根据用户的历史数据、行为特征和偏好等多方面信息,精准地预测用户的需求,从而为其推荐最符合其需求的保险产品。通过该系统,投保人不仅能够更快地找到符合自己需求的产品,还能享受更加个性化的服务体验。本文主要做了以下工作:(1)针对传统的推荐算法存在的冷启动问题在离线推荐模块中提出了一种融合文档主题算法(LDA)和交替最小二乘算法(ALS)的协同过滤混合推荐算法,有效地缓解了传统的推荐系统中存在的冷启动问题;针对传统的推荐算法推荐的实效性问题在实时推荐模块中提出了一种融合专家信任的协同过滤算法(EOCF),该算法充分考虑了用户的相似度和产品的相似度,保证了推荐系统的实效性的同时有效提高了推荐结果的准确性。(2)在系统设计搭建过程中进行了本课题的可行性研究,证明了本课题具有较高的可行性,然后深入分析了用户的整体需求并对用户需求的主要倾向进行分类,在此基础上将系统的整体功能拆分成几个不同的功能模块,最后根据各功能模块的特点进行了总体的架构设计。(3)根据系统设计进行了保险推荐系统的具体搭建,通过采用目前流行的大数据平台框架Spark结合Kafka、ElasticSearch、Redis等常用的大数据处理工具,构建了一套可靠高效的保险产品推荐系统。最后进行了完整的系统测试,主要包括并发测试、功能测试等,有效地保证了保险推荐系统的可靠性。
面向保险产品的个性化推荐系统的研究与实现
这是一篇关于大数据分析,保险产品推荐,混合推荐算法,Spark框架的论文, 主要内容为随着科技的不断进步和信息技术的日益成熟,保险业也加入了互联网发展的浪潮,线上销售保险产品已成为保险销售的主要形式之一。但是,随着保险产品数量的急剧增加,投保人往往无从下手,而保险销售人员的推荐带有强烈的主观因素,难以为投保人提供精准的产品推荐。尽管推荐系统发展已经逐渐成熟,但仍存在一些问题,如冷启动问题、实效性不佳的问题以及单一推荐算法导致推荐效果不佳的问题等。为了解决这些问题,本课题设计并实现了一个保险推荐系统,旨在为投保人提供快速、准确、符合其偏好的产品推荐。该系统采用了多种推荐算法,并结合了人工智能和大数据技术,能够根据用户的历史数据、行为特征和偏好等多方面信息,精准地预测用户的需求,从而为其推荐最符合其需求的保险产品。通过该系统,投保人不仅能够更快地找到符合自己需求的产品,还能享受更加个性化的服务体验。本文主要做了以下工作:(1)针对传统的推荐算法存在的冷启动问题在离线推荐模块中提出了一种融合文档主题算法(LDA)和交替最小二乘算法(ALS)的协同过滤混合推荐算法,有效地缓解了传统的推荐系统中存在的冷启动问题;针对传统的推荐算法推荐的实效性问题在实时推荐模块中提出了一种融合专家信任的协同过滤算法(EOCF),该算法充分考虑了用户的相似度和产品的相似度,保证了推荐系统的实效性的同时有效提高了推荐结果的准确性。(2)在系统设计搭建过程中进行了本课题的可行性研究,证明了本课题具有较高的可行性,然后深入分析了用户的整体需求并对用户需求的主要倾向进行分类,在此基础上将系统的整体功能拆分成几个不同的功能模块,最后根据各功能模块的特点进行了总体的架构设计。(3)根据系统设计进行了保险推荐系统的具体搭建,通过采用目前流行的大数据平台框架Spark结合Kafka、ElasticSearch、Redis等常用的大数据处理工具,构建了一套可靠高效的保险产品推荐系统。最后进行了完整的系统测试,主要包括并发测试、功能测试等,有效地保证了保险推荐系统的可靠性。
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