基于大数据的小说推荐系统开题报告

 2022-01-14 11:01

全文总字数:3473字

1. 研究目的与意义、国内外研究现状(文献综述)

1.本课题的意义

近几年来,随着网络与移动设备的普及,越来越多的人开始使用移动设备阅读电子书,如网络小说等。现在的人不需要再去书店购买实体书,通过一些小说平台,就能随时随地阅读到自己心仪的小说。小说推荐系统可以为用户推荐合乎胃口的小说,这样就不需要用户费力去找小说,既节约了用户的宝贵时间,又让其感到这是一次愉快的经历。随着推荐系统的流行,一些紧迫的问题也就出来了,比如说用户的隐私泄露问题,推荐算法的鲁棒性,冷启动问题[3]。解决用户隐私问题的关键就是要提高公民的道德,素质,认知[1]。当然我们也可以从权限上尽量避免这个问题。对于推荐算法的鲁棒性,解决办法一般有两种。一种就是对攻击检测然后发现推荐系统中的攻击,再然后就可以消除或降低这些攻击对推荐系统的影响[4]。另外一种方法是设计出更加健壮的推荐算法[9]。而对于冷启动,解决办法就是发展大数据[6],是每个人的属性都存储在身份证里,这样你登录某个网站,这个网站通过你的身份证号就可以获取到你的信息,即使你是第一次登录也没关系,系统可以根据你身份证里的数据同样可以给你推荐你可能喜欢的东西或热点,当然这是未来发展的趋势,现在还不能实现[10]

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2. 研究的基本内容和问题

1.研究的目标

对用户阅读和收藏小说的记录做采集,然后对数据做数据挖掘,写推荐算法,找出小说与小说之间的亲密度,等用户再次登录的时候,会根据他阅读过的小说,为他做出推荐,为他推荐出他可能喜欢的小说,由此形成一个小说推荐系统。

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3. 研究的方法与方案

1.研究方法

采用C/S体系结构,使用MySQL数据库存储数据和记录[2],基于hadoop集群进行开发,使用MapReduce体系进行数据处理,处理出的数据再次存储到MySQL,最后显示在网页上,以设计出一个比较完善的小说推荐系统。

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4. 研究创新点

特色或创新之处

1.推荐系统为个性推荐功能,它是专门针对某个用户的,为这个用户推荐小说,推荐的小说极有可能是这个用户喜欢的,准确率理论上能很高,因为推荐结果都是根据对海量数据的处理,然后得出的结论。

2.系统采用SpringMVC架构,很方便,代码易懂。

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5. 研究计划与进展

研究计划及预期进展

1、2019年2月25—2019年3月10:软硬件平台选用、搭建Hadoop、MySQL开发环境。

2、2019年3月11—2019年3月24:思考系统架构。

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