当前位置：首页 > news >正文

大数据项目2：基于hadoop的电影推荐和分析系统设计和实现

news 文章来源：https://blog.csdn.net/baiyuntucom/article/details/145532966 2025/5/18 4:45:30

前言

大数据项目源码资料说明：
大数据项目资料来自我多年工作中的开发积累与沉淀。

我分享的每个项目都有完整代码、数据、文档、效果图、部署文档及讲解视频。
可用于毕设、课设、学习、工作或者二次开发等，极大提升效率！

1、项目目标

本项目的目的是设计并实现一个基于Hadoop的电影推荐系统，以应对大数据环境下电影推荐服务的挑战。通过整合电影、评分和用户数据集，并利用MapReduce框架进行高效处理，系统能够为用户提供个性化的电影推荐。项目采用多种先进技术，包括Java、Maven、Hadoop、MapReduce、MySQL、Spring Boot和MyBatis等，以确保系统的稳定性和可扩展性。

作为毕业设计项目，本项目旨在通过实现离线推荐、热门推荐和最新推荐等模块，提升系统的推荐效果和用户体验。同时，项目还将进行深入的统计分析，包括电影评分分布、电影年份分布、不同分段占比、不同评分段的类型占比、不同类型演员前5名称以及电影国家分布占比等，以提供有价值的数据洞察和业务指导。通过本项目的实施，不仅可以锻炼和提升我的专业技能和综合素质，还可以为电影推荐领域的发展做出一定的贡献。

2、项目介绍

本项目是一个基于Hadoop的电影推荐系统，专注于大数据环境下的推荐服务。系统通过MapReduce框架处理电影、评分和用户数据集，利用协同过滤算法为用户生成个性化的电影推荐。项目包含数据存储、大数据分析、Web后端及可视化前端，确保推荐结果的准确性与用户界面的友好性。系统易于部署和运行，同时提供完整的数据文件和SQL文件，便于数据管理和系统维护。其中推荐模块包含：离线推荐，热门推荐，最新推荐等模块！

实现过程
1. 数据采集

本项目旨在构建数据资产分析系统，通过从Kaggle网站下载电影评分数据集和用户数据集，对数据进行分析和处理。数据集包含电影ID、用户ID、电影海报URL、用户评分及用户名称等信息，为系统提供全面的数据支持。

1. 1. 数据集介绍

该数据集包含电影推荐所需的基本信息，具体包括用户ID（userid）、电影ID（movieid）、电影海报图片的URL链接（url）以及用户对电影的评分（rating，满分为10分）。该数据集可用于分析用户偏好，进而实现电影推荐功能。

1. 1. 数据清洗

在数据采集完成后，我们将对下载的数据使用spark技术进行清洗和预处理。这包括去除重复数据、处理缺失值、纠正错误数据等，以确保数据的质量和可靠性。同时，我们还将对数据的格式进行统一，方便后续的数据分析和处理。

1. 大数据推荐计算

代码和业务介绍：

以下是一个基于MapReduce的电影推荐系统的详细流程，根据提供的步骤组织而成。这个系统将包括数据预处理、计算得分矩阵、计算同现矩阵、矩阵相乘、结果矩阵生成、排序推荐以及将结果写入MySQL数据库。

1. 数据预处理（Format reset）

Step1.run(config, paths);

目的：格式化输入数据，去重。

MapReduce Job：

Mapper：读取输入数据（如用户观看记录），进行简单的数据清洗（如去除无效记录），并输出唯一化的（用户ID, 电影ID）对。

Reducer：合并相同（用户ID, 电影ID）对的记录，确保每个记录唯一。

2. 计算得分矩阵（Score matrix）

Step2.run(config, paths);

目的：根据用户对电影的评分计算得分矩阵。

MapReduce Job：

Mapper：读取格式化后的数据，计算用户对电影的评分总和（或其他得分指标）。

Reducer：合并相同用户ID的评分，生成用户-电影得分矩阵。

3. 计算同现矩阵（Computing co-occurrence matrix）

Step3.run(config, paths);

目的：计算电影之间的同现矩阵，即哪些电影经常被一起观看。

MapReduce Job：

Mapper：读取格式化后的数据，对每对（用户ID, 电影ID）记录，输出所有电影对的同现信息（电影ID1, 电影ID2）。

Reducer：合并相同电影对的同现次数，生成电影-电影同现矩阵。

4. 同现矩阵和得分矩阵相乘（Multiply the co-occurrence matrix and the score matrix）

Step4.run(config, paths);

目的：将同现矩阵和得分矩阵相乘，得到电影推荐的基础矩阵。

MapReduce Job：

Mapper：读取同现矩阵和得分矩阵，进行矩阵相乘的准备工作，输出中间结果。

Reducer：合并中间结果，完成矩阵相乘运算，生成推荐基础矩阵。

5. 结果矩阵相加（Add the matrix after multiplication to obtain the result matrix）

Step5.run(config, paths);

目的：对推荐基础矩阵进行必要的聚合或累加操作，得到最终的推荐矩阵。

MapReduce Job（如果需要累加）：

Mapper：读取推荐基础矩阵，进行必要的处理。

Reducer：合并相同电影ID的推荐值，生成最终的推荐矩阵。

6. 排序推荐（Sort recommendation）并写入MySQL

Step6.run(config, paths);

目的：对推荐结果进行排序，并将排序后的推荐列表写入MySQL数据库。

MapReduce Job（通常使用后续处理）：

处理步骤：

读取推荐矩阵：从HDFS或其他存储读取最终的推荐矩阵。

排序：对每个用户的推荐电影按推荐值进行排序。

写入MySQL：使用JDBC或其他数据库连接技术，将排序后的推荐列表写入MySQL数据库。

1. javaWeb可视化

在Java Web项目中，结合HTML、ECharts、Spring Boot和MySQL等技术进行前后台搭建，可以构建一个功能丰富、交互性强的Web应用程序。以下是一个基于这些技术的Java Web前后台搭建的文字描述：

1. 1. 前端搭建：

HTML: 使用HTML来构建网页的基本结构和内容。通过定义HTML标签和属性，可以创建出各种页面元素，如标题、段落、图片、链接、表格、表单等。

CSS: 通过CSS为网页添加样式和布局。CSS可以控制HTML元素的外观和位置，使得页面更加美观和易于阅读。在项目中，可以将CSS样式定义在单独的文件中，并在HTML中通过链接引入。

JavaScript: 利用JavaScript为网页添加动态交互功能。JavaScript可以处理用户的输入、控制页面的行为、与服务器进行异步通信等。在项目中，可以使用JavaScript库（如jQuery）来简化代码编写，提高效率。

ECharts: 借助ECharts库，为网页添加丰富的图表展示功能。ECharts支持多种图表类型，如折线图、柱状图、饼图等，并且具有高度的可定制性和交互性。通过将ECharts图表嵌入到HTML页面中，可以直观地展示数据和进行数据分析。

1. 1. 后端搭建：

Spring Boot: 使用Spring Boot框架来构建后端服务。Spring Boot简化了Spring应用的初始搭建和开发过程，通过自动配置和约定优于配置的理念，可以快速开发、测试和部署Spring应用。在项目中，可以利用Spring Boot的Web模块和数据库访问模块，构建出稳定可靠的Web服务。

Java: 采用Java语言进行后端开发。Java是一种广泛使用的编程语言，具有跨平台、面向对象、多线程等特点。在Spring Boot项目中，可以使用Java编写控制器、服务、数据访问对象等组件，实现业务逻辑和数据访问功能。

MySQL: 使用MySQL数据库来存储和管理数据。MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统，具有高性能、可扩展性和易用性等优点。在项目中，可以通过JDBC或JPA等持久层框架，实现与MySQL数据库的交互操作。

文件夹结构: 根据项目需求，设计合理的文件夹结构来组织代码和资源文件。例如，可以将源代码放在src目录下的main/java目录下，将资源配置文件放在resources目录下，将静态资源（如图片、CSS、JavaScript文件）放在static目录下，将模板文件（如HTML文件）放在templates目录下。这样可以提高代码的可读性和可维护性。