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介绍资料

开题报告：基于Python+PySpark+Hadoop的视频推荐系统研究

一、研究背景与意义

1.1 行业背景

随着短视频与长视频平台的爆发式增长（如抖音日活超6亿、Netflix全球用户超2.3亿），视频推荐系统已成为流量分发与用户留存的核心引擎。以YouTube为例，其推荐算法贡献了70%以上的用户观看时长，但现有系统面临以下挑战：

• 数据规模：单平台日均产生用户行为数据超100亿条（如点击、播放时长、点赞），存储需求达PB级；
• 冷启动问题：新用户/新视频缺乏历史行为数据，导致推荐质量下降；
• 实时性要求：用户兴趣动态变化（如突发热点事件），需秒级响应更新推荐结果；
• 多模态融合：需结合视频标题、标签、画面内容、音频特征等多维度信息进行推荐。

1.2 技术意义

Python（数据处理与算法开发）+ PySpark（分布式计算）+ Hadoop（分布式存储）的组合可高效解决上述问题：

• 理论价值：探索基于图神经网络（GNN）的跨域推荐模型，解决数据稀疏性与冷启动问题；
• 实践价值：构建可扩展的推荐系统，支持千万级用户与亿级视频的实时推荐，提升平台点击率（CTR）与用户留存率。

二、研究目标与内容

2.1 核心目标

设计并实现一个基于多模态数据与实时用户行为的视频推荐系统，具备以下能力：

1. 多源数据整合：融合用户行为、视频元数据、社交关系等多维度数据；
2. 混合推荐策略：结合协同过滤、内容过滤与实时兴趣挖掘，生成个性化推荐列表；
3. 实时推荐更新：根据用户最新行为（如刚看完某类视频）动态调整推荐结果；
4. 冷启动优化：通过跨域迁移学习（如利用用户在其他平台的行为）缓解新用户/视频冷启动问题。

2.2 研究内容

2.2.1 数据采集与存储

• 数据源：
  • 用户行为数据：点击、播放、点赞、评论、分享、完播率、观看时长；
  • 视频元数据：标题、标签、分类、上传时间、作者、画面特征（通过ResNet提取）、音频特征（通过VGGish提取）；
  • 社交关系数据：关注、粉丝、好友关系（如抖音的“可能认识的人”）；
  • 外部数据：热点事件日历、用户设备信息（如手机型号、地理位置）。
• 存储方案：
  • HDFS：存储原始数据（Parquet格式），按用户ID、视频ID、日期分区；
  • HBase：存储实时用户行为（如最近1小时的点击记录），支持快速随机读写；
  • Redis：缓存热门视频与用户画像，降低数据库压力。

2.2.2 数据处理与分析

• 数据清洗：
  • 去除异常值（如单次播放时长超24小时的记录）；
  • 填充缺失值（如用视频分类均值填充缺失标签）。
• 特征工程：
  • 用户特征：年龄、性别、地域、兴趣标签（如“科技”“娱乐”）、历史行为统计（如平均播放时长）；
  • 视频特征：多模态嵌入向量（标题BERT编码+画面ResNet编码+音频VGGish编码）、热度指数（如过去24小时播放量）；
  • 上下文特征：当前时间、设备类型、网络环境。
• 模型构建：
  • 图神经网络（GNN）：构建用户-视频异构图，通过GCN（图卷积）捕捉用户与视频的交互关系；
  • 多任务学习：联合优化点击率（CTR）与播放时长（Watch Time）预测任务；
  • 实时计算：PySpark Streaming处理用户实时行为，动态更新用户兴趣向量（如在线学习）。

2.2.3 系统实现

• 批处理层：
  • PySpark离线计算用户画像（如兴趣标签分布）与视频特征（如多模态嵌入）；
  • Hive存储预处理后的数据，供模型训练调用。
• 流处理层：
  • PySpark Streaming处理实时用户行为（如新点击记录），更新用户短期兴趣向量；
  • Flink补充处理超低延迟需求（如实时热点事件检测）。
• 服务层：
  • Flask/FastAPI提供RESTful API，返回Top-K推荐视频列表；
  • Elasticsearch构建视频索引，支持快速检索（如按分类、标签筛选）。
• 前端展示：
  • Vue.js开发推荐列表页面，展示视频封面、标题、播放量与推荐理由；
  • ECharts可视化用户兴趣分布（如词云图展示高频兴趣标签）。

三、技术路线与创新点

3.1 技术路线

mermaid

1graph TD
2A[多源数据采集] --> B[HDFS存储]
3B --> C[PySpark离线处理]
4C --> D[Hive数据仓库构建]
5D --> E[特征工程与GNN模型训练]
6E --> F[PySpark Streaming实时流处理]
7F --> G[动态推荐列表生成]
8G --> H[Flask API与Vue前端展示]
9

3.2 创新点

1. 多模态图神经网络：融合视频标题、画面、音频的多模态特征，构建用户-视频异构图，提升推荐准确性；
2. 动态兴趣迁移学习：通过注意力机制捕捉用户兴趣变化（如从“科技”转向“娱乐”），动态调整推荐权重；
3. 混合计算架构：批处理（PySpark）与流处理（Flink）协同，支持从离线特征计算到实时推荐更新的全流程需求；
4. 冷启动优化策略：利用用户设备信息（如手机型号）与社交关系（如好友关注）进行跨域推荐，缓解新用户冷启动问题。

四、实验设计与预期成果

4.1 实验环境

• 集群配置：4台服务器（16核CPU、64GB内存、1TB磁盘），运行Hadoop 3.3.4、Hive 3.1.3、PySpark 3.3.2、Flink 1.17、Redis 6.2；
• 数据集：
  • 公开数据集：MovieLens-25M（用户评分数据）、YouTube-8M（视频特征数据）；
  • 爬取数据：某短视频平台2023年1月-12月用户行为数据（10亿条记录），包含点击、播放、点赞等行为。

4.2 预期成果

1. 系统性能：
   • 支持每日处理10亿级用户行为记录，单次推荐延迟≤500毫秒；
   • 可视化组件响应时间≤1秒，支持100并发用户。
2. 推荐精度：
   • 离线评估：点击率（CTR）提升15%-20%（对比基于协同过滤的基线模型）；
   • 在线A/B测试：用户观看时长增加10%-15%，留存率提升5%-8%。
3. 冷启动效果：
   • 新用户推荐准确率（如Top-10点击率）提升30%以上；
   • 新视频曝光量（如前24小时播放量）提升50%以上。

五、进度安排

阶段	时间	任务
1	2026.02-2026.03	文献调研与需求分析
2	2026.04-2026.05	数据采集与存储方案设计
3	2026.06-2026.07	离线计算与GNN模型训练
4	2026.08-2026.09	实时流处理与API开发
5	2026.10-2026.11	系统测试与A/B实验
6	2026.12	论文撰写与答辩准备

六、参考文献

1. Wes McKinney. Python for Data Analysis. O'Reilly Media, 2022.
2. Holden Karau. Learning Spark. O'Reilly Media, 2017.
3. Tom White. Hadoop权威指南. 清华大学出版社, 2017.
4. Xiangnan He. Neural Collaborative Filtering. WWW 2017.
5. 王伟. 基于图神经网络的推荐系统研究. 计算机学报, 2023.
6. Netflix Technology Blog. Recommendation Systems at Netflix. 2022.

运行截图

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