基于Hive的漫画推荐系统设计与实现——开题报告

简介：
本研究旨在设计并实现一个基于大数据平台Hive的漫画推荐系统，通过分析用户行为数据来提供个性化推荐服务。 1. 数据收集与预处理：通过漫画平台或其他渠道获取大量用户行为数据，如阅读历史、收藏记录等。对这些数据进行清洗、归一化和特征提取，以便后续的推荐模型训练和分析。 2. 推荐模型设计：结合协同过滤技术，设计适合漫画推荐的模型。考虑到Hive的分布式计算能力，该模型需要能够有效处理大规模数据，提高推荐系统的准确性和效率。 3. Hive平台搭建与优化：构建基于Hive的大数据处理平台，并利用其SQL-like查询语言进行数据分析和挖掘。通过优化Hive查询性能，提升系统的实时性和稳定性。 4. 用户反馈与个性化调整：引入用户反馈机制，根据用户的实际行为对推荐模型进行动态调整。考虑到用户兴趣的变化情况，使推荐系统更加适应多样化的用户需求，从而提高用户体验。 5. 实际应用与评估：在漫画平台上实施该推荐系统，并通过AB测试等方法对其性能和效果进行全面评估。依据评估结果不断优化算法及模型设计，以增强系统的实用性和有效性。