【摘要】近年来，因特网发展迅速，互联网为人们提供了大量的信息，但是大量的信息让人们对信息的选择陷入了困难。传统新闻门户网站给用户提供了大量的新闻资讯，然而用户在众多新闻中很难找到真正感兴趣的新闻，这意味着传统新闻平台已经无法适应用户的需求。个性化新闻资讯平台通过计算分析，为用户提供个性化的新闻推荐，受到了越来越多人的欢迎。

本文实现了个性化新闻资讯平台的用户阅读兴趣分析部分。采用协同过滤与内容推荐算法实现个性化推荐，计算出用户可能感兴趣的新闻。协同过滤算法通过收集用户的行为日志，计算出用户对各篇新闻的兴趣程度，再计算出新闻间的相似矩阵，然后计算出用户的推荐列表，最后过滤用户已经阅读的新闻得出最终推荐结果。内容推荐算法，先对新闻简单分词，利用TF-IDF（词频-逆文档频率）计算词汇的权重，再计算每篇新闻间的距离，找出与用户已经阅读过的文章最相似的文章推荐给用户。数据计算采用Spark作为数据分析平台，与传统的mapreduce相比，Spark拥有更快的运行速度，更加简单的编程模型而且Spark还支持实时数据分析。用Spark进行离线计算与实时计算都只需要对RDD数据集合进行操作，用scala编写程序可以大大降低代码的数量，提高程序的可维护性。

【关键词】推荐；协同过滤；兴趣分析；Spark

目录

摘要

Abstract

1 课题概述-1

1.1 课题开发背景-1

1.2 课题研究现状-1

1.3 课题研究内容-1

1.4 课题研究目的-2

2 开发环境与相关技术概述-2

2.1开发环境-2

2.1.1 IDEA-2

2.1.2 MySQL-2

2.2 开发技术-2

2.2.1 Hadoop-2

2.2.2 Spark-3

3 需求分析-3

3.1 功能需求分析-3

3.2 性能需求分析-5

3.3 可行性分析-5

3.3.1 技术可行性分析-5

3.3.2 经济可行性分析-5

4 系统设计-5

4.1 系统设计-5

4.1.1 系统结构描述-5

4.1.2 系统总体结构图-6

4.1.3 系统总体设计-6

5 系统实现-7

5.1 系统架构-7

5.2 系统的实现-8

5.2.1 基于物品的协同过滤算法的实现-8

5.2.2 内容推荐的实现-14

6系统测试-18

6.1系统测试概述-18

6.2测试用例与测试结果-18

7总结-20

致    谢-23