基于Hadoop的电影推荐系统研究与实现的任务书.docx

基于Hadoop的电影推荐系统研究与实现的任务书
任务书：
一、任务背景
随着互联网的普及，人们越来越多地使用网络来获取信息和娱乐，其中电影是人们常用来放松、娱乐和交流的一种方式。如何给用户提供个性化的电影推荐已经成为了电影平台的一个重要问题。而基于Hadoop构建的电影推荐系统，能够更好地处理大规模数据，提高推荐的准确性和个性化程度。
本次任务将研究并实现基于Hadoop的电影推荐系统，利用海量用户和电影数据，建立精准的推荐模型，为用户提供个性化推荐服务。
二、任务目标
1.研究并掌握Hadoop、Spark等分布式数据处理框架的原理和相关技术。
2.对电影推荐系统进行需求分析和设计，明确系统的功能和性能指标。
3.搜集和处理大规模的用户和电影数据，使用分布式计算来处理数据。
4.研究和实现基于协同过滤的电影推荐算法，结合ALS等算法保证推荐的精度和实时性。
5.实现用户管理、电影管理和推荐管理的功能模块，具备基本的后台管理能力。
6.利用Web框架实现电影推荐系统的前后端交互，将推荐结果以图表和列表展示等方式呈现给用户。
三、任务内容
1.研究和掌握分布式计算平台和计算模型：以Hadoop、Spark为代表的分布式计算平台，包括分布式文件系统、MapReduce、YARN等核心技术和框架。
2.需求分析与设计：研究和分析用户需求，确定电影推荐系统的功能和性能指标，并进行初步设计，包括系统架构、数据表设计、功能模块划分、系统性能指标和质量保障措施等。
3.数据处理：搜集和处理电影和用户数据，使用Hadoop的MapReduce过程对数据进行初步处理和清洗，包括数据清洗、去重、数据归一化等操作。
4.推荐算法研究和实现：研究和实现协同过滤算法，包括基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法，并结合ALS等算法保证推荐的精度和实时性。
5.系统实现：包括用户管理、电影管理和推荐管理的基本功能模块实现，以及与前端的交互和展示等。
6.系统测试与评估：对系统进行全面性能测试和评估，保证系统的稳定性、可扩展性和安全性。
四、任务时间安排
任务时间安排大概分为以下几个阶段：
1.任务计划和需求分析：7天
2.数据处理和模型研究：30天
3.系统设计和实现：60天
4.系统测试和上线：30天
五、任务成果与交付物
1.电影推荐系统的完整源代码和数据库；
2.电影推荐系统的详细设计文档和相关技术文档；
3.电影推荐系统的测试报告和验收报告；
4.电影推荐系统的上线指南和相关技术支持。