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软件外包多少钱_南京公司网站建设_河南智能seo快速排名软件_招商外包公司

2024/10/31 18:29:29 来源:https://blog.csdn.net/spark2022/article/details/143162270  浏览:    关键词:软件外包多少钱_南京公司网站建设_河南智能seo快速排名软件_招商外包公司
软件外包多少钱_南京公司网站建设_河南智能seo快速排名软件_招商外包公司

《Spark+大模型动漫推荐系统》开题报告与任务书

一、引言

随着互联网技术的飞速发展,动漫产业的数据量急剧增长。用户面临着海量动漫作品的选择难题,如何从这些数据中高效地提取有价值的信息,为用户推荐符合其喜好的动漫作品,成为当前动漫产业亟需解决的问题。基于Spark的大数据处理技术和大模型(如深度学习模型)的推荐算法,本文旨在设计一个高效的动漫推荐系统,以提升用户体验,推动动漫产业的可持续发展。

二、研究背景与意义
  1. 研究背景
    • 动漫产业已经成为一个多元化、丰富化的娱乐领域,吸引了大量用户。
    • 用户对动漫作品的个性化需求不断增加,但传统推荐系统难以满足这种需求。
    • 海量动漫数据的管理和分析需要高效的数据处理技术。
  2. 研究意义
    • 提高用户体验:通过精准推荐,帮助用户快速找到符合其喜好的动漫作品。
    • 促进动漫产业发展:为动漫制作方和发行商提供市场趋势和用户偏好的数据支持。
    • 增加用户粘性:通过推荐系统提高平台的活跃度和用户满意度。
三、研究目的与内容
  1. 研究目的
    • 设计并实现一个基于Spark和大模型的动漫推荐系统。
    • 通过技术手段解决当前动漫市场中存在的问题,提升用户体验和动漫行业的竞争力。
  2. 研究内容
    • 数据采集:利用Python爬虫技术(如Selenium、Scrapy等)从各大动漫平台采集动漫数据,包括动漫标题、作者、类型、标签、评论、评分等信息。
    • 数据预处理:对采集到的数据进行清洗、去重、格式化等预处理操作,为后续分析提供高质量的数据基础。
    • 数据存储:利用Hadoop HDFS或分布式数据库进行数据存储,确保数据的可靠性和可扩展性。
    • 数据分析:使用Spark进行大规模数据分析,提取用户行为特征和动漫属性特征。
    • 推荐模型构建:基于用户行为数据和动漫属性数据,构建大模型(如深度学习模型)进行个性化推荐。
    • 可视化展示:利用Flask+ECharts搭建可视化大屏,展示推荐结果和用户行为分析数据。
四、研究方法与技术路线
  1. 研究方法
    • 文献综述法:通过查阅国内外相关文献,了解大数据处理技术和推荐系统的研究现状和发展趋势。
    • 实验法:设计并实施一系列实验,验证Spark和大模型在动漫推荐系统中的应用效果。
    • 案例分析法:选取典型动漫平台作为案例,分析其用户行为数据和动漫属性数据,验证推荐模型的准确性和有效性。
  2. 技术路线
    • 数据采集模块:利用Python爬虫技术从各大动漫平台采集数据。
    • 数据预处理模块:对数据进行清洗、去重、格式化等操作。
    • 数据存储模块:使用Hadoop HDFS或分布式数据库存储数据。
    • 数据分析模块:使用Spark进行大规模数据分析。
    • 推荐模型构建模块:基于用户行为数据和动漫属性数据,构建大模型进行推荐。
    • 可视化展示模块:利用Flask+ECharts搭建可视化大屏。
五、进度安排
  1. 2023年09月01日—2023年10月31日:查阅和收集课题相关资料,进行市场调研,确定选题。
  2. 2023年11月01日—2023年11月30日:进一步查阅资料,撰写开题报告,准备开题答辩。
  3. 2023年12月01日—2024年02月29日:系统规划、整体设计、详细设计、编写代码。
  4. 2024年03月01日—2024年03月31日:修改论文并提交论文初稿。
  5. 2024年04月01日—2024年04月15日:由指导老师评阅,修改完善论文,准备毕业答辩。
六、预期成果
  1. 实现一个基于Spark和大模型的动漫推荐系统,提高推荐准确性。
  2. 搭建可视化大屏,直观展示推荐结果和用户行为分析数据。
  3. 撰写一篇完整的毕业论文,详细阐述系统的设计与实现过程。
七、参考文献

(此处省略具体参考文献,实际撰写时应详细列出所有引用的文献)


任务书

一、任务目标

设计并实现一个基于Spark和大模型的动漫推荐系统,提高推荐准确性,提升用户体验,推动动漫产业的可持续发展。

二、任务内容
  1. 完成数据采集和预处理模块,实现数据的采集、清洗、去重和格式化。
  2. 完成数据存储模块,利用Hadoop HDFS或分布式数据库存储数据。
  3. 完成数据分析模块,使用Spark进行大规模数据分析。
  4. 构建推荐模型,基于用户行为数据和动漫属性数据,利用大模型进行个性化推荐。
  5. 搭建可视化大屏,展示推荐结果和用户行为分析数据。
三、任务要求
  1. 严格按照进度安排完成各阶段任务。
  2. 确保系统的稳定性和可靠性,进行充分的测试和优化。
  3. 撰写详细的文档和代码注释,方便后续维护和扩展。
  4. 提交完整的毕业论文和答辩材料。
四、任务时间

自2023年09月01日起至2024年04月15日止。


以上是《Spark+大模型动漫推荐系统》的开题报告和任务书,旨在通过技术手段解决当前动漫市场中存在的问题,提升用户体验和动漫行业的竞争力。

核心算法代码分享如下:

from pyspark.sql import SparkSession  
from pyspark.ml.recommendation import ALS  
from pyspark.sql.functions import col, lit  # 初始化SparkSession  
spark = SparkSession.builder.appName("Spark+BigModel Anime Recommendation System").getOrCreate()  # 加载数据  
# 假设我们有一个DataFrame,名为ratings,包含用户ID、动漫ID和评分  
# ratings = spark.read.csv("path/to/ratings.csv", header=True, inferSchema=True)  
# 为了演示,这里我们创建一个模拟的DataFrame  
data = [  (1, 101, 5.0),  (1, 102, 3.0),  (2, 101, 4.0),  (2, 103, 1.0),  (3, 102, 2.0),  (3, 103, 5.0)  
]  
columns = ["userId", "animeId", "rating"]  
ratings = spark.createDataFrame(data, columns)  # 划分训练集和测试集(可选,但推荐)  
(training, test) = ratings.randomSplit([0.8, 0.2])  # 使用ALS算法进行模型训练  
als = ALS(maxIter=5, regParam=0.01, userCol="userId", itemCol="animeId", ratingCol="rating", coldStartStrategy="drop")  
model = als.fit(training)  # 生成推荐  
userRecs = model.recommendForAllUsers(10)  # 为所有用户推荐10个动漫  
animeRecs = model.recommendForAllItems(10)  # 为所有动漫推荐10个用户(可选)  # 显示用户推荐结果  
userRecs.show(truncate=False)  # 评估模型(使用测试集)  
predictions = model.transform(test)  
predictions.select("userId", "animeId", "prediction", "rating").show(5)  # 计算均方误差(RMSE)作为评估指标  
rmse = predictions.rdd.map(lambda row: (row.prediction - row.rating) ** 2).mean() ** 0.5  
print(f"Root-mean-square error = {rmse}")  # 停止SparkSession  
spark.stop()

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