推薦系統(tǒng)綜合仿真平臺執(zhí)行容器的研究與實現(xiàn).pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展極大推動了人們與網(wǎng)絡互動的頻率，從而導致網(wǎng)絡交互中的數(shù)據(jù)量成倍增長，大數(shù)據(jù)量的產(chǎn)生同時也造成信息過載這一嚴峻問題。諸多工具被開發(fā)用于協(xié)助檢索、搜索和過濾來解決信息過載問題，但這些工具更傾向于提供過多無價值的信息，推薦系統(tǒng)的誕生就是為了克服這一局限性。推薦系統(tǒng)在眾多資源中篩選中用戶可能感興趣的物品或信息，但也存在局限性，現(xiàn)有的某個推薦系統(tǒng)一般只包含一類的推薦算法，在特定的條件下發(fā)揮很好的作用，但并不適用其他條件。本文提出一

2、種設計方案，實現(xiàn)一個推薦系統(tǒng)仿真平臺，能夠模擬自由插拔各類型算法，實現(xiàn)多種算法共存機制，并提供各類算法對應的各類數(shù)據(jù)集，最后能夠?qū)\用環(huán)境具有自適應性，自動檢測并選擇合適的算法。
　　本文著眼于推薦系統(tǒng)綜合仿真平臺的執(zhí)行引擎對多種算法的適配，以及其可擴展性進行設計分析并實現(xiàn)。首先對推薦系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀進行了總結(jié)，并對構(gòu)建推薦系統(tǒng)仿真平臺的相關(guān)技術(shù)進行研究與分析，研究了并行計算、集群管理以及當前比較流行的分布式框架。然后針對該仿真平臺

3、的實際需求，重點針對執(zhí)行引擎進行了詳細需求分析；根據(jù)整體需求設計出整體架構(gòu)，分解出算法執(zhí)行體容器和執(zhí)行體配置工具，分別對其關(guān)鍵功能進行詳細設計，最后實現(xiàn)這一多種推薦算法共存且可自由插拔的推薦仿真平臺。
　　本文提出的推薦系統(tǒng)綜合仿真平臺的先進性在于以下幾個方面：
　?。?）該仿真平臺的執(zhí)行容器是基于分布式框架Fourinone進行搭建，充分利用Fourinone已有框架，并根據(jù)該仿真平臺的實際需求添加相應功能，具有個性化的功

4、能設計；采用分布式并行計算處理，在執(zhí)行計算處理效率上比起單機運行有顯著提升。
　?。?）該仿真平臺執(zhí)行引擎的算法庫默認存儲多個類型的算法，并且算法可根據(jù)用戶需要進行自由插拔，實現(xiàn)多種推薦算法共存機制，并提供不同算法對應的數(shù)據(jù)集供調(diào)用，并能對算法執(zhí)行質(zhì)量進行評估。
　　（3）該仿真平臺對執(zhí)行任務服務器采用集群管理機制和多種監(jiān)控機制，集群管理中采用心跳監(jiān)控機制對集群中其他服務器進行跟蹤監(jiān)控，分配任務服務器對執(zhí)行任務服務器進行執(zhí)行