推薦系統(tǒng)綜合仿真平臺(tái)執(zhí)行容器的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展極大推動(dòng)了人們與網(wǎng)絡(luò)互動(dòng)的頻率，從而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)交互中的數(shù)據(jù)量成倍增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)量的產(chǎn)生同時(shí)也造成信息過(guò)載這一嚴(yán)峻問(wèn)題。諸多工具被開(kāi)發(fā)用于協(xié)助檢索、搜索和過(guò)濾來(lái)解決信息過(guò)載問(wèn)題，但這些工具更傾向于提供過(guò)多無(wú)價(jià)值的信息，推薦系統(tǒng)的誕生就是為了克服這一局限性。推薦系統(tǒng)在眾多資源中篩選中用戶可能感興趣的物品或信息，但也存在局限性，現(xiàn)有的某個(gè)推薦系統(tǒng)一般只包含一類(lèi)的推薦算法，在特定的條件下發(fā)揮很好的作用，但并不適用其他條件。本文提出一

2、種設(shè)計(jì)方案，實(shí)現(xiàn)一個(gè)推薦系統(tǒng)仿真平臺(tái)，能夠模擬自由插拔各類(lèi)型算法，實(shí)現(xiàn)多種算法共存機(jī)制，并提供各類(lèi)算法對(duì)應(yīng)的各類(lèi)數(shù)據(jù)集，最后能夠?qū)\(yùn)用環(huán)境具有自適應(yīng)性，自動(dòng)檢測(cè)并選擇合適的算法。
　　本文著眼于推薦系統(tǒng)綜合仿真平臺(tái)的執(zhí)行引擎對(duì)多種算法的適配，以及其可擴(kuò)展性進(jìn)行設(shè)計(jì)分析并實(shí)現(xiàn)。首先對(duì)推薦系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了總結(jié)，并對(duì)構(gòu)建推薦系統(tǒng)仿真平臺(tái)的相關(guān)技術(shù)進(jìn)行研究與分析，研究了并行計(jì)算、集群管理以及當(dāng)前比較流行的分布式框架。然后針對(duì)該仿真平臺(tái)

3、的實(shí)際需求，重點(diǎn)針對(duì)執(zhí)行引擎進(jìn)行了詳細(xì)需求分析；根據(jù)整體需求設(shè)計(jì)出整體架構(gòu)，分解出算法執(zhí)行體容器和執(zhí)行體配置工具，分別對(duì)其關(guān)鍵功能進(jìn)行詳細(xì)設(shè)計(jì)，最后實(shí)現(xiàn)這一多種推薦算法共存且可自由插拔的推薦仿真平臺(tái)。
　　本文提出的推薦系統(tǒng)綜合仿真平臺(tái)的先進(jìn)性在于以下幾個(gè)方面：
　?。?）該仿真平臺(tái)的執(zhí)行容器是基于分布式框架Fourinone進(jìn)行搭建，充分利用Fourinone已有框架，并根據(jù)該仿真平臺(tái)的實(shí)際需求添加相應(yīng)功能，具有個(gè)性化的功

4、能設(shè)計(jì)；采用分布式并行計(jì)算處理，在執(zhí)行計(jì)算處理效率上比起單機(jī)運(yùn)行有顯著提升。
　?。?）該仿真平臺(tái)執(zhí)行引擎的算法庫(kù)默認(rèn)存儲(chǔ)多個(gè)類(lèi)型的算法，并且算法可根據(jù)用戶需要進(jìn)行自由插拔，實(shí)現(xiàn)多種推薦算法共存機(jī)制，并提供不同算法對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)集供調(diào)用，并能對(duì)算法執(zhí)行質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估。
　?。?）該仿真平臺(tái)對(duì)執(zhí)行任務(wù)服務(wù)器采用集群管理機(jī)制和多種監(jiān)控機(jī)制，集群管理中采用心跳監(jiān)控機(jī)制對(duì)集群中其他服務(wù)器進(jìn)行跟蹤監(jiān)控，分配任務(wù)服務(wù)器對(duì)執(zhí)行任務(wù)服務(wù)器進(jìn)行執(zhí)行