计算机毕业设计Hadoop+PySpark深度学习游戏推荐系统 游戏可视化 游戏数据分析 游戏爬虫 Scrapy 机器学习 人工智能 大数据毕设

news2024/11/25 17:26:18

温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片!

温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片!

温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片!

作者简介:Java领域优质创作者、CSDN博客专家 、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验,被多个学校常年聘为校外企业导师,指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导,有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

主要内容:Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等

业务范围:免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路等。

收藏点赞不迷路  关注作者有好处

                                    文末获取源码

主要功能如下:

(1)用户管理模块:用户能够注册、登录及修改个人信息,查看热门游戏及攻略信息。

(2)数据采集与处理模块:主要通过Python编程,爬取Tap Tap社区中游戏热门榜、热玩榜以及游戏的标签、评分等数据,同时删除冗余和无用信息,以用于大数据分析。

(3)数据分析模块:

①类型分析:对爬取的数据进行梳理并分析不同标签游戏的数据榜单,例如策略、单机、休闲、卡牌等不同版块。获取游戏中下载数、关注数、评价数等信息内容并分析。

②动态分析:分析最新动态内有关游戏的图文、视频和帖子,将各种动态的发帖时间、游戏出处、讨论数,点赞数量和游戏动态数量进行数据分析,分析某一时间段游戏动态热度并进行排名。

③游戏推荐:根据数据挖掘得到的信息,对所有游戏信息、游戏动态进行热度总结,按照不同权重和热度递增的方式筛选出不同游戏类型排名前十的游戏,点击进入不同的类型,系统会以最新和最热的方式进行游戏推荐。

(4)数据可视化模块:主要利用Echarts插件,对类型分析、动态分析、游戏推荐三个模块中数据分析的内容进行可视化展示。

Hadoop+PySpark深度学习游戏推荐系统

摘要

随着互联网技术的飞速发展,电子游戏已成为人们生活中不可或缺的一部分。然而,面对海量的游戏资源,用户往往难以找到适合自己的游戏。因此,构建一个高效、准确的游戏推荐系统显得尤为重要。本文旨在探讨基于Hadoop和PySpark的深度学习游戏推荐系统的设计与实现,以提供个性化的游戏体验。

引言

近年来,电子游戏市场持续繁荣,游戏种类和数量不断增加。然而,由于游戏市场的庞大和复杂性,用户往往难以从海量的游戏资源中筛选出符合自己兴趣的游戏。随着大数据和人工智能技术的不断发展,为游戏推荐系统的研究提供了更多的可能性。游戏推荐系统可以帮助用户快速找到适合自己的游戏,提高游戏体验,同时也可以为游戏开发者提供有价值的市场信息和用户反馈,帮助他们优化游戏设计。

研究背景及意义

传统的游戏推荐系统主要依赖于简单的规则匹配和协同过滤算法,但由于计算量大、处理速度慢,难以应对大规模数据处理的挑战。Hadoop和PySpark作为两种主流的大数据处理技术,因其高扩展性和高性能,被广泛应用于大数据处理领域。结合深度学习算法,可以进一步提高推荐系统的准确性和个性化程度。

系统架构与技术选型

系统架构

本系统采用Hadoop和PySpark作为大数据处理平台,结合深度学习算法,构建一个高效的游戏推荐系统。系统架构主要分为数据采集层、数据存储层、数据处理层、推荐算法层和用户交互层。

  1. 数据采集层:通过爬虫技术从游戏平台或第三方数据源收集用户历史游戏数据,包括游戏类型、评分、游戏时长等。
  2. 数据存储层:使用Hadoop的分布式文件系统(HDFS)存储大规模的游戏数据。
  3. 数据处理层:利用Hadoop的MapReduce和PySpark进行数据处理和分析,提取与游戏推荐相关的特征。
  4. 推荐算法层:基于深度学习算法,如卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),设计和实现游戏推荐算法。
  5. 用户交互层:使用Django框架构建前端界面,展示推荐的热门游戏,并提供用户注册、登录、游戏推荐等功能。

技术选型

  • Hadoop:用于存储和处理大规模的游戏数据。
  • PySpark:用于高效的数据分析和模型训练。
  • Django:用于构建前端界面和用户交互。
  • MySQL:用于存储系统的业务数据,如用户信息、游戏信息等。
  • 深度学习算法:如CNN、RNN等,用于提高推荐系统的准确性和个性化程度。

系统设计与实现

数据采集与预处理

通过爬虫技术从游戏平台或第三方数据源收集用户历史游戏数据,包括游戏类型、评分、游戏时长等。然后对数据进行清洗和预处理,包括数据去重、缺失值填充、异常值处理等。

特征提取与选择

从预处理后的数据中提取与游戏推荐相关的特征,如用户兴趣、游戏类型偏好等。使用Hadoop的MapReduce和PySpark进行特征提取和选择,以提高后续推荐算法的效果。

推荐算法设计与实现

基于深度学习算法,如CNN和RNN,设计和实现游戏推荐算法。算法的目标是根据用户的历史游戏数据和特征,为用户推荐符合其兴趣和偏好的游戏。

  • CNN:用于提取游戏数据的局部特征,如游戏类型、评分等。
  • RNN:用于捕捉用户的历史游戏行为序列,分析用户的长期兴趣。

系统测试与优化

对推荐系统进行测试,并根据测试结果对算法进行优化。测试指标包括推荐准确率、召回率、F1分数等。通过不断优化推荐算法,提高系统的准确性和效率。

实验验证与结果分析

实验设计

设计实验方案,收集用户行为数据和游戏数据,进行系统测试和验证。实验包括以下几个步骤:

  1. 数据收集:从游戏平台或第三方数据源收集用户历史游戏数据。
  2. 数据预处理:对数据进行清洗、转换和标准化处理。
  3. 特征提取:从预处理后的数据中提取与游戏推荐相关的特征。
  4. 模型训练:使用深度学习算法进行模型训练。
  5. 推荐测试:使用测试数据集进行推荐测试,评估系统的性能。

结果分析

通过实验验证,评估系统的推荐准确率、召回率、F1分数等关键指标。实验结果表明,基于Hadoop和PySpark的深度学习游戏推荐系统具有较高的准确性和效率,能够为用户提供个性化的游戏体验。

结论与展望

本文设计并实现了一个基于Hadoop和PySpark的深度学习游戏推荐系统。该系统能够高效处理大规模游戏数据,为用户提供个性化的游戏推荐服务。通过实验验证,系统的性能和准确性达到了预期目标。未来,我们将进一步优化推荐算法,提高系统的准确性和个性化程度,同时探索更多的大数据处理和深度学习技术在游戏推荐系统中的应用。

参考文献

由于篇幅限制,本文仅列出了部分参考文献。实际撰写时应根据具体研究内容和需求进行选择和补充。

  1. 基于Hadoop的热门游戏推荐系统的设计springboot+vue的项目(源码+lw+部署文档+讲解等)。
  2. 计算机毕业设计hadoop+spark+hive游戏推荐系统 游戏数据分析可视化大屏 steam游戏爬虫 游戏大数据 大数据毕业设计 机器学习 知识图谱。
  3. 计算机毕业设计Python深度学习游戏推荐系统 Django PySpark。
  4. Hadoop+Spark知网文献论文推荐系统 知识图谱 爬虫。

本文介绍了基于Hadoop和PySpark的深度学习游戏推荐系统的设计与实现。通过结合大数据处理技术和深度学习算法,该系统能够为用户提供个性化的游戏推荐服务,提高用户体验和满意度。希望本文的研究能够为游戏推荐系统的研究和发展提供一定的参考和借鉴。

实现一个完整的游戏推荐算法需要涉及多个步骤,包括数据预处理、特征工程、模型选择和训练等。由于篇幅限制,我将提供一个简化的示例,使用Python和流行的机器学习库(如scikit-learn)来构建一个基于协同过滤的游戏推荐算法。这个示例不会使用Hadoop或PySpark,因为这些技术通常用于处理大规模数据集,并且需要更复杂的设置。不过,我会提供一个基础的框架,你可以根据需要进行扩展,并考虑将这些技术集成到更大的系统中。

以下是一个简化的游戏推荐算法示例:

import pandas as pd  
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity  
import numpy as np  
  
# 假设我们有一个包含用户游戏评分的数据集  
# 数据集格式:用户ID, 游戏ID, 评分  
data = {  
    'user_id': [1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4],  
    'game_id': [101, 102, 103, 101, 104, 102, 105, 103, 104, 106],  
    'rating': [5, 3, 4, 4, 5, 2, 3, 4, 3, 5]  
}  
  
# 创建DataFrame  
df = pd.DataFrame(data)  
  
# 创建一个用户-游戏评分矩阵  
user_game_matrix = df.pivot_table(index='user_id', columns='game_id', values='rating').fillna(0)  
  
# 计算余弦相似度矩阵(用户相似度)  
cosine_sim = cosine_similarity(user_game_matrix)  
  
# 将相似度矩阵转换为DataFrame,方便查看  
user_similarity_df = pd.DataFrame(cosine_sim, index=user_game_matrix.index, columns=user_game_matrix.index)  
  
# 为给定用户推荐游戏(例如,用户ID为1)  
def recommend_games(user_id, num_recommendations=3):  
    # 获取该用户的评分  
    user_ratings = user_game_matrix.loc[user_id]  
      
    # 计算该用户与其他用户的相似度,并找到最相似的用户  
    similar_users = user_similarity_df[user_id].sort_values(ascending=False).index[1:num_recommendations+1]  # 排除自己  
      
    # 对每个相似用户的评分进行加权平均,根据相似度作为权重  
    similarity_scores = user_similarity_df.loc[user_id, similar_users]  
    weighted_sum = user_game_matrix.loc[similar_users].mul(similarity_scores.values.reshape(-1, 1), axis=0).sum(axis=0)  
      
    # 计算加权平均后的评分  
    weighted_average = weighted_sum / similarity_scores.sum()  
      
    # 排除该用户已经评分的游戏  
    recommended_games = weighted_average[user_ratings[user_ratings > 0].index == False].sort_values(ascending=False).head(num_recommendations)  
      
    return recommended_games  
  
# 为用户ID为1推荐游戏  
recommended_games = recommend_games(1)  
print("为用户1推荐的游戏(按评分排序):")  
print(recommended_games)

这个示例代码做了以下几件事:

  1. 创建了一个包含用户游戏评分的数据集。
  2. 使用pivot_table方法创建了一个用户-游戏评分矩阵。
  3. 计算了用户之间的余弦相似度。
  4. 定义了一个函数recommend_games,它根据给定用户的评分和相似用户的评分来推荐游戏。
  5. 为用户ID为1推荐了游戏,并打印了推荐结果。

请注意,这个示例非常简化,并且没有考虑很多实际推荐系统中需要解决的问题,比如冷启动问题(新用户或新游戏没有足够的数据来生成推荐)、数据稀疏性问题、实时性要求等。此外,对于大规模数据集,你可能需要使用更高效的算法和数据结构,以及分布式计算技术(如Hadoop和PySpark)来加速处理过程。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/2234227.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

PHP电商供应链ERP管理系统小程序源码

🚀电商供应链大揭秘!ERP管理系统如何重塑你的商业版图✨ 🔍 什么是电商供应链ERP管理系统? 电商供应链ERP管理系统是一款基于FastAdminThinkPHP开发的系统。该系统可满足电商企业管理自身进销存,帮助中小型电商企业管…

全参微调与LoRA的区别,及7种LoRA变种方法解析

随着LLM的发展和应用,在LLM的预训练模型基础上做微调,使其适用于自己的业务场景的研究越来越多。与全参数SFT相比LoRA是在冻结LLM本身参数的基础上,在旁路增加两个可学习的矩阵,用于训练和学习,最后推理是LLM输出和可学…

ubuntu工具 -- ubuntu服务器临时没有网络,急需联网下载东西怎么办? 使用手机提供网络

问题 ubuntu服务器配置经常遇到临时需要网络下载文件需求, 通过有线连接又来不及 解决方法 使用手机usb为ubuntu服务器提供网络 先在ubuntu上运行 ifconfig 查看当前的网络接口, 一会看看多了哪个网口 1. 手机端操作 先使用usb数据线将手机连接到服务器上 打开手机的usb共享…

一文快速预览经典深度学习模型(一)——CNN、RNN、LSTM、Transformer、ViT

Hi,大家好,我是半亩花海。本文主要简要并通俗地介绍了几种经典的深度学习模型,如CNN、RNN、LSTM、Transformer、ViT(Vision Transformer)等,便于大家初探深度学习的相关知识,并更好地理解深度学…

【D3.js in Action 3 精译_038】4.2 D3 折线图的绘制方法及曲线插值处理

当前内容所在位置(可进入专栏查看其他译好的章节内容) 第一部分 D3.js 基础知识 第一章 D3.js 简介(已完结) 1.1 何为 D3.js?1.2 D3 生态系统——入门须知1.3 数据可视化最佳实践(上)1.3 数据可…

数据结构(8.7_2)——败者树

多路平衡归并带来的问题 什么是败者树 败者树的构造 败者树的使用 败者树在多路平衡归并中的应用 败者树的实现思路 总结

Web Broker(Web服务应用程序)入门教程(1)

1、介绍 Web Broker 组件(位于工具面板的“Internet”选项卡中)可以帮助您创建与特定统一资源标识符(URI)相关联的事件处理程序。当处理完成后,您可以通过编程方式构建 HTML 或 XML 文档,并将它们传输给客…

Redis高级篇之缓存一致性详细教程

文章目录 0 前言1.缓存双写一致性的理解1.1 缓存按照操作来分 2. 数据库和缓存一致性的几种更新策略2.1 可以停机的情况2.2 我们讨论4种更新策略2.3 解决方案 总结 0 前言 缓存一致性问题在工作中绝对没办法回避的问题,比如:在实际开发过程中&#xff0c…

Vue2进阶之Vue3高级用法

Vue3高级用法 响应式Vue2:Object.definePropertyObject.definePropertythis.$set设置响应式 Vue3:Proxy composition APIVue2 option API和Vue3 compositionAPIreactive和shallowReactivereadonly效果toRefs效果 生命周期main.jsindex.htmlLifeCycle.vue…

Unity3D学习FPS游戏(10)子弹攻击敌人掉血(碰撞检测)

前言:前面最然创造出带有血条的敌人,但子弹打中敌人并没有效果。所以本篇将实现子弹攻击敌人,并让敌人掉血。 子弹攻击敌人掉血 整体思路目标补充知识-碰撞检测 准备工作刚体和碰撞器添加添加刚体后子弹代码优化补充知识-标签系统Tag添加 碰…

AMD显卡低负载看视频掉驱动(chrome edge浏览器) 高负载玩游戏却稳定 解决方法——关闭MPO

问题 折磨的开始是天下苦黄狗久矣,为了不再被讨乞丐的显存恶心,一怒之下购入了AMD显卡(20GB显存确实爽 头一天就跑了3dmark验机,完美通过,玩游戏也没毛病 但是呢这厮是一点不省心,玩游戏没问题&#xff0c…

服装品牌零售业态融合中的创新发展:以开源 AI 智能名片 S2B2C 商城小程序为视角

摘要:本文以服装品牌零售业态融合为背景,探讨信息流优化和资金流创新的重要作用,并结合开源 AI 智能名片 S2B2C 商城小程序,分析其如何进一步推动服装品牌在零售领域的发展,提高运营效率和用户体验,实现商业…

【数据库】elasticsearch

1、架构 es会为每个索引创建一定数量的主分片和副本分片。 分片(Shard): 将索引数据分割成多个部分,每个部分都是一个独立的索引。 主要目的是实现数据的分布式存储和并行处理,从而提高系统的扩展性和性能。 在创建索…

语言模型的评测

语言模型的评测 内在评测 在内在评测中,测试文本通常由与预训练中所用的文本独立同分布的文本构成,不依赖于具体任务。最为常用的内部评测指标是困惑度(Perplexity) 困惑度是衡量语言模型对测试文本预测能力的一个指标&#xf…

Golang | Leetcode Golang题解之第535题TinyURL的加密与解密

题目: 题解: import "math/rand"type Codec map[int]stringfunc Constructor() Codec {return Codec{} }func (c Codec) encode(longUrl string) string {for {key : rand.Int()if c[key] "" {c[key] longUrlreturn "http:/…

德国卡赫携丰硕成果七赴进博会

第七届中国国际进口博览会于11月5日在国家会展中心(上海)正式拉开帷幕。作为全球最大的清洁设备和清洁解决方案提供商,“全勤生”德国卡赫连续七年参展,并携集团旗下子品牌HAWK霍克一同亮相技术装备展区3号馆,更带来多…

IT架构管理

目录 总则 IT架构管理目的 明确组织与职责 IT架构管理旨在桥接技术实施与业务需求之间的鸿沟,通过深入理解业务战略和技术能力,推动技术创新以支持业务增长,实现技术投资的最大价值。 设定目标与范围 IT架构管理的首要目的是确立清晰的组织…

Rust项目结构

文章目录 一、module模块1.文件内的module 二、模块化项目结构1.关于module2.各个模块之间互相引用 三、推荐项目结构1.实例 参考 一、module模块 1.文件内的module 关键字:mod 引入模块中的方法 usemod名字:方法名usemod名字.*写全路径 二、模块化…

HiveSQL 中判断字段是否包含某个值的方法

HiveSQL 中判断字段是否包含某个值的方法 在 HiveSQL 中,有时我们需要判断一个字段是否包含某个特定的值。下面将介绍几种常用的方法来实现这个功能。 一、创建示例表并插入数据 首先,我们创建一个名为employee的表,并插入一些示例数据&am…

408——计算机网络(持续更新)

文章目录 一、计算机网络概述1.1 计算机网络的概念1.2 计算机网络体系结构1.3 总结 二、物理层2.1 物理层的基本概念2.2 物理层的基本通信技术2.3 总结 三、数据链路层3.1 数据链路层基础概论3.2 数据链路层的通信协议 一、计算机网络概述 1.1 计算机网络的概念 计算机网络的定…