基于Hadoop与Storm的音乐推荐系统设计：融合离线与实时计算

本篇学位论文《基于Hadoop和Storm的音乐推荐系统设计》深入探讨了在大数据时代背景下，如何利用Hadoop和Storm这两个开源框架构建一个高效、个性化音乐推荐系统。Hadoop作为基础架构，主要关注其分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）和分布式计算模型MapReduce，这些特性使得它能在海量数据处理中展现出高可靠性与可扩展性。论文首先介绍了Hadoop的工作原理和优势，特别强调了其在数据存储和并行处理上的强大能力。 另一方面，Storm被引入进来处理实时数据流，它支持实时计算和高可用性，确保推荐结果的即时更新。论文详细阐述了协同过滤算法在音乐推荐中的应用，通过Hadoop进行离线计算，生成用户与音乐的相关性矩阵，而Storm则负责实时处理用户的最新行为数据，以保持推荐的实时性。 音乐推荐系统的架构设计中，系统包含数据收集、离线计算、实时计算和推荐展示等多个模块，它们协同工作，以实现用户个性化音乐推荐。论文还涉及了实验设计与评估部分，通过具体的实验验证了系统性能和推荐准确性的提升。 这篇论文不仅提供了理论分析，还通过实例展示了如何将Hadoop和Storm结合应用于音乐推荐系统，从而在大数据环境中提高推荐的效率和用户体验。这对于计算机科学与技术、软件工程等相关专业的本科生和研究生来说，是一份实用且具有研究价值的参考资料。通过学习这篇论文，读者可以深入了解大数据处理、分布式计算和数据分析在实际项目中的应用实践。