基于云同步的視頻推薦系統(tǒng)的系統(tǒng)實現(xiàn).pdf

1、如今我們正處于視頻信息過載時期，視頻推薦系統(tǒng)是解決此問題的方法，相比搜索引擎要求用戶有明確的目標(biāo)并且提供搜索關(guān)鍵字，而視頻推薦系統(tǒng)是應(yīng)用推薦算法從用戶的歷史行為中挖掘用戶的偏好并為推薦視頻。云同步、視頻推薦系統(tǒng)的研究逐漸成熟并指引著廣大人民積極的嘗試運用網(wǎng)絡(luò)的方法與時俱進(jìn)，同時人們的需求也將越來越急切。互聯(lián)網(wǎng)上視頻資源日益增多，用戶觀看視頻的設(shè)備也是各式各樣，尋找所需視頻的難度無疑的大大增加。視頻推薦系統(tǒng)體現(xiàn)出用戶對此服務(wù)的需求，由于目

2、前的視頻推薦技術(shù)的局限性，分布式推薦系統(tǒng)技術(shù)沒有很好的應(yīng)用。所以我們要充分發(fā)揮分布式系統(tǒng)的能夠根據(jù)用戶的觀看記錄來推薦用戶感興趣的視頻列表。
　　為提高大數(shù)據(jù)的處理能力，采用云同步技術(shù)進(jìn)行支持并提供了以分布式開發(fā)的Hadoop框架技術(shù)為基礎(chǔ)來進(jìn)行推薦。本文在總結(jié)當(dāng)前國內(nèi)外視頻推薦系統(tǒng)的理論研究和應(yīng)用現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，從用戶信息收集及用戶建模、混合推薦系統(tǒng)的優(yōu)勢、視頻推薦系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)四個方面展開進(jìn)行了具體的評述，并探究了其中的有關(guān)關(guān)

3、鍵技術(shù)，采用了基于mahout的Hadoop技術(shù)進(jìn)行搭建的推薦系統(tǒng)平臺。具體完成研究工作如下：
　　(1)分析了視頻推薦系統(tǒng)的需求，確定了推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型等工作。
　　(2)分析了傳統(tǒng)的推薦算法，對傳統(tǒng)推薦算法進(jìn)行改進(jìn)，運用用戶在不同設(shè)備下不同時間段的內(nèi)容偏好、屬性時長等特征進(jìn)行混合的加權(quán)推薦算法。
　　(3)設(shè)計了視頻推薦系統(tǒng)的各個模塊，形成基于云同步的視頻推薦系統(tǒng)架構(gòu)。
　　(4)用eclipse開發(fā)工具，