基于大数据技术的用户兴趣倾向分析

简介：
本研究运用大数据技术深入挖掘和分析用户的在线行为数据，以精准识别并预测个人的兴趣偏好与消费倾向，为个性化服务提供决策支持。 为了构建一个面向用户兴趣取向的数据处理平台，我们设计并实现了基于Flume和Kafka的大数据采集模块，并在此基础上搭建了Hadoop与Spark大数据分析环境。首先通过Flink对收集到的数据进行预处理；接着利用HBase实现数据去重功能；然后使用Hive来构建数据仓库结构；采用HDFS存储大量的原始及加工后的数据集。 在模型预测阶段，我们基于Spark ML库中的随机森林算法开发出能够推测未来趋势的模型，并将这些模型与实际预测结果进行整合。最后，我们将所有分析得出的数据和结论存入MySQL数据库中以备后续使用或查询；同时借助FineBI工具完成整个系统的数据可视化工作。 综上所述，本项目涵盖了从用户行为信息采集、计算处理、存储管理到最终数据分析及可视化的全流程设计与实现过程。