Hadoop驱动的短视频用户画像构建与系统设计

本篇论文主要探讨的是"基于Hadoop的短视频用户画像研究"，它针对互联网时代背景下用户数据爆炸性增长的挑战，以及企业如何利用这些数据提升竞争力的问题。论文首先阐述了研究背景，强调了在大数据环境下，企业通过用户画像实现个性化营销的重要性。研究的意义在于帮助企业构建统一、清晰的用户画像，以便更好地理解和满足不同用户群体的需求。 在技术层面，论文涉及到了用户画像的概念，这是一个将用户数据进行数字化、信息化和标签化的过程，有助于企业深入理解用户的行为特征和偏好。论文还重点介绍了分布式计算平台Hadoop，它是大数据处理的重要工具，能够处理海量数据并提供高扩展性。K-means聚类算法作为数据挖掘的一部分，被用来对用户群体进行划分，识别出具有相似特征的用户模式。 系统需求分析部分，论文详细列出了系统的功能性需求，包括系统功能分析，如标签管理、用户群画像、数据看板、元数据管理和用户行为分析模块，以及用户角色的定义。非功能性需求则关注系统的性能和可靠性，如处理速度、数据一致性等。设计阶段，论文提出了一种灵活且可扩展的系统架构，结合Lambda架构的思想，兼顾了数据处理的效率和准确性。 在实现部分，每一块功能模块都被逐一实现，如使用Vue.js进行前端展示，SpringBoot作为后端技术，以及在Hadoop上构建的数据仓库，确保数据的存储、计算和查询能力。论文还创新性地引入了用户事件模型，通过事件和用户行为的多维度分析，进一步深化了用户画像的精准度。 测试环节，论文进行了功能测试、性能测试和准确性测试，以验证系统的有效性和稳定性。最后，论文总结了研究成果，并表达了对导师和同事的感谢，同时提供了参考文献支持整个研究过程的学术依据。 这篇毕业设计作品不仅涵盖了理论分析，还有实际操作的技术细节，展示了作者在Hadoop平台下进行大数据处理和用户画像构建的能力，对于IT企业和研究者理解和应用用户画像技术具有实用价值。