《Flink+Hadoop广告推荐系统》开题报告
一、项目背景与意义
随着互联网技术的飞速发展和数据量的爆炸性增长，广告推荐系统已成为互联网企业提升用户体验和增加收益的重要手段。传统的广告推荐系统往往面临计算效率低、实时性差、推荐精度不足等问题，难以满足当前复杂多变的业务需求。因此，研究并实现一个高效、实时、精准的广告推荐系统具有重要意义。
Apache Flink和Hadoop作为大数据处理领域的两大核心技术，分别以其强大的流处理能力和批处理能力著称。将Flink与Hadoop结合，可以构建一个既能处理实时数据流又能处理大规模历史数据的广告推荐系统，从而提高系统的整体性能和推荐效果。
二、研究内容
1. 系统架构设计
本系统基于Flink和Hadoop构建，主要包括数据存储层、数据处理层、推荐算法层和应用层。
- 数据存储层：利用Hadoop的HDFS（Hadoop Distributed File System）进行数据的分布式存储，确保数据的安全性和可扩展性。
- 数据处理层：利用Flink进行实时数据流的处理，同时利用Hadoop的MapReduce框架进行批量数据处理。通过Flink的实时计算能力，实现对用户行为的快速捕捉和分析；通过Hadoop的批处理能力，对海量历史数据进行深度挖掘。
- 推荐算法层：结合多种推荐算法（如协同过滤、内容过滤、深度学习等），根据用户的历史行为和实时兴趣，生成个性化的广告推荐列表。
- 应用层：为用户提供友好的交互界面，展示推荐结果，并收集用户反馈，用于进一步优化推荐算法。
2. 推荐算法研究
- 协同过滤算法：利用用户-物品评分矩阵，通过计算用户之间的相似性或物品之间的相似性，为用户推荐相似用户喜欢的物品或相似物品。
- 内容过滤算法：根据用户的历史行为和兴趣，提取用户特征，与广告内容特征进行匹配，为用户推荐符合其兴趣的广告。
- 深度学习算法：利用神经网络模型（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN等），对用户的复杂行为进行建模，预测用户的未来行为，提高推荐的精准度。
3. 系统实现与优化
- 数据预处理：对原始数据进行清洗、转换和标准化，确保数据的质量和一致性。
- 特征提取与降维：利用MapReduce或Flink进行数据的并行处理，提取出有用的特征，并进行降维处理，减少计算量。
- 实时与批量数据融合：通过Flink和Hadoop的协同工作，实现实时数据与批量数据的无缝融合，提高推荐的时效性和准确性。
- 系统性能优化：对系统的处理速度、准确率和召回率等指标进行优化，确保系统的高效运行。
三、研究方法
1. 文献调研与算法分析
通过查阅相关文献和资料，了解广告推荐系统的基本原理和现有算法，分析各种算法的优缺点和适用场景，为系统的设计与实现提供理论依据。
2. 系统设计与开发
基于调研结果，设计系统的整体架构和各个功能模块，选择合适的开发工具和技术栈（如Java、Python等），实现系统的各个部分。
3. 实验验证与结果分析
使用公开的大规模数据集或实际业务数据，对系统进行实验验证，评估系统的性能和推荐效果。通过对比实验和性能测试，验证系统的优势和不足，并提出改进方案。
四、预期成果与创新点
1. 预期成果
- 实现一个基于Flink+Hadoop的广告推荐系统，能够处理大规模实时数据流和历史数据，提供个性化的广告推荐服务。
- 通过实验验证，证明系统具有较高的处理速度、准确率和召回率，能够满足实际业务需求。
2. 创新点
- 将Flink的实时处理能力和Hadoop的批处理能力相结合，构建了一个既能处理实时数据流又能处理大规模历史数据的广告推荐系统。
- 提出了基于多种推荐算法融合的策略，提高了推荐的精准度和多样性。
- 实现了实时与批量数据的无缝融合，提高了推荐的时效性和准确性。
五、进度安排
- 第一阶段（1-2个月）：文献调研与算法分析，确定系统的整体架构和算法选择。
- 第二阶段（3-4个月）：系统设计与开发，实现系统的各个功能模块。
- 第三阶段（5-6个月）：实验验证与结果分析，对系统进行测试和优化。
- 第四阶段（7个月）：撰写论文，准备答辩。
六、参考文献
- 基于Hadoop的分布式推荐引擎的开题报告
- Flink的分布式推荐系统研究与应用
- 基于Hadoop的推荐系统设计与实现
- 实用推荐系统（书籍）
- 分布式系统设计实践（书籍）
（以上仅为示例参考文献，实际撰写时应根据具体研究内容和需求进行选择和补充。）
