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基于Hadoop 集群的用户运动推荐系统 作者:陈诚 谢胜利
来源:《电脑知识与技术》2016年第05期
摘要:随着生活水平的提高,人们的健康意识越来越强。但是目前人们体育运动持续性还是比较差,为了改变这一现状,我们研究设计了基于Hadoop 集群的用户运动推荐系统。系统通过统计分析用户运动信息,获取大众用户的运动习惯,设计人们感兴趣的运动模式,以提高人们的运动积极性。系统包括了三大系统组件,用户运动数据采集组件、运动数据分析组件和运动数据管理组件。
关键词:运动;互联网;大数据;数据分析;Hadoop
中图分类号:TP311 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2016)05-0169-02 1 研究背景
目前,中国健身产业逐渐形成,我国健身市场呈现出多样化的特点。国务院2011年2月24日发布关于全民健身计划的通知,对国民健身发展提出了目标任务,更是刺激了健身行业的发展。目前我国18到50岁之间对相关服务有需求的消费者人数已超过4亿,已成为世界上最大的商业健身休闲市场[1]。然而,健身行业主要还是以传统健身房为主,健身房会员和私教课程的价格比较高。而相对于传统健身房,我们可以根据本系统分析不同地域用户的运动习惯,配置对应的运动设备,控制用户与健身房的距离,最大化降低运营成本,迎合普通人群的消费能力,实现全民健身。
另一方面,随着移动互联网的高速发展及移动智能终端的普及,互联网所产生的数据量呈现指数增长,使得包括健身行业在内的移动电子商务具有巨大的发展潜力[2]。目前每日用户运动产生TB 级甚至PB 级的运动数据,采集到用户的运动数据后,如何这些海量数据中挖取出有用的信息,越来越具有重大的实际意义[3]。本文针对用户运动产生的海量数据,搭建一个基于Hadoop 及其相关组件的分布式系统,用于从中提取出我们所需要的信息,进行用户行为习惯分析。
2 系统架构设计
本系统通过Hadoop 集群实现海量运动数据的存储和分析,构建用户运动数据端到端的大数据挖掘系统,实现用户的运动行为分析,提供运动推荐服务,实现从海量运动数据采集、分析、推荐运动服务的完整流程,包括了从用户运动数据采集、运动数据分析和运动数据管理三大组件,如下图所示:
系统各个运动组件分别采用了当前主流的系统框架。我们通过手机移动端APP 和特殊健身器械获取数据,在接口层采用SpringMVC+Hibernate主流框架,将基本数据存入MySQL ,
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基于Hadoop 集群的用户运动推荐系统 作者:陈诚 谢胜利
来源:《电脑知识与技术》2016年第05期
摘要:随着生活水平的提高,人们的健康意识越来越强。但是目前人们体育运动持续性还是比较差,为了改变这一现状,我们研究设计了基于Hadoop 集群的用户运动推荐系统。系统通过统计分析用户运动信息,获取大众用户的运动习惯,设计人们感兴趣的运动模式,以提高人们的运动积极性。系统包括了三大系统组件,用户运动数据采集组件、运动数据分析组件和运动数据管理组件。
关键词:运动;互联网;大数据;数据分析;Hadoop
中图分类号:TP311 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2016)05-0169-02 1 研究背景
目前,中国健身产业逐渐形成,我国健身市场呈现出多样化的特点。国务院2011年2月24日发布关于全民健身计划的通知,对国民健身发展提出了目标任务,更是刺激了健身行业的发展。目前我国18到50岁之间对相关服务有需求的消费者人数已超过4亿,已成为世界上最大的商业健身休闲市场[1]。然而,健身行业主要还是以传统健身房为主,健身房会员和私教课程的价格比较高。而相对于传统健身房,我们可以根据本系统分析不同地域用户的运动习惯,配置对应的运动设备,控制用户与健身房的距离,最大化降低运营成本,迎合普通人群的消费能力,实现全民健身。
另一方面,随着移动互联网的高速发展及移动智能终端的普及,互联网所产生的数据量呈现指数增长,使得包括健身行业在内的移动电子商务具有巨大的发展潜力[2]。目前每日用户运动产生TB 级甚至PB 级的运动数据,采集到用户的运动数据后,如何这些海量数据中挖取出有用的信息,越来越具有重大的实际意义[3]。本文针对用户运动产生的海量数据,搭建一个基于Hadoop 及其相关组件的分布式系统,用于从中提取出我们所需要的信息,进行用户行为习惯分析。
2 系统架构设计
本系统通过Hadoop 集群实现海量运动数据的存储和分析,构建用户运动数据端到端的大数据挖掘系统,实现用户的运动行为分析,提供运动推荐服务,实现从海量运动数据采集、分析、推荐运动服务的完整流程,包括了从用户运动数据采集、运动数据分析和运动数据管理三大组件,如下图所示:
系统各个运动组件分别采用了当前主流的系统框架。我们通过手机移动端APP 和特殊健身器械获取数据,在接口层采用SpringMVC+Hibernate主流框架,将基本数据存入MySQL ,