基于混合算法的P2P网贷产品推荐系统的设计与实现

发布时间：2017-07-02 15:15

  本文关键词：基于混合算法的P2P网贷产品推荐系统的设计与实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来,随着互联网金融时代的来临,国内的P2P (Peer-To-Peer Lending)网贷平台呈爆炸式增长,由于每个平台运营模式的差异导致其推出的理财产品参差不齐,这样一来市场上便充斥着各种各样的理财产品。面对如此繁多的P2P网贷平台,投资者很难在第一时间内挑选出适合自己的网贷产品,再加上当前缺少严格的行业监管,更加使得优良的网贷产品与大量的潜在用户失之交臂。正鉴于此,市场上又出现了一批专门针对P2P网贷的垂直搜索平台,但是当投资者不太明确自己需求时,这些搜索平台就很难发挥作用。本推荐系统不仅解决了P2P网贷产品的信息过载问题,而且拟补了搜索引擎的不足,最终使投资者与网贷平台达到共赢。 本文首先介绍了P2P网贷与推荐系统的发展现状,并分别针对基于项目的协同过滤、基于内容的推荐算法进行了调研,其次,基于这两种推荐算法设计出混合推荐系统的架构以及推荐流程,并重点介绍了系统相关模块的实现原理,最后,针对本推荐系统进行测评,总结本系统中的不足与展望下一步工作。本文的主要内容包括： (1)详细描述了本系统的需求分析,设计出本系统整体架构和混合推荐算法,并将系统分为四个模块：爬虫模块、离线计算模块、在线计算模块、数据存储模块； (2)爬虫模块采用分布式架构设计,不仅可以抓取多个网贷平台的产品数据,而且支持对每个爬虫节点的任务进行管理、远程监控； (3)离线计算模块采用了Mahout算法库中ItemCF、Kmeans算法,并运行在Hadoop平台上,最后将计算结果保存到HBase中； (4)在线计算模块主要采用了Storm平台实现,它会根据不同的推荐功能为用户实时地推荐网贷产品。 (5)针对本推荐系统进行测试和评估。 基于以上内容,本文构建出了一套基于混合算法的P2P网贷产品推荐系统。实验证明,借助离线计算与在线计算的数据处理能力、混合推荐算法的优势有效地解决了信息过载的问题,为投资者提供更加个性化的P2P网贷产品。
【关键词】：网贷产品 协同过滤 基于内容 Hadoop Storm Mahout
【学位授予单位】：中国科学院大学（工程管理与信息技术学院）
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.3
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 研究背景与意义10-11
• 1.2 本课题的研究进展11-14
• 1.2.1 P2P网贷研究现状11-12
• 1.2.2 推荐系统研究现状12-14
• 1.3 本文主要研究内容14-16
• 第二章 相关理论与算法分析16-38
• 2.1 推荐系统概述16-17
• 2.1.1 推荐系统的定义16-17
• 2.1.2 推荐系统组成结构及分类17
• 2.2 相关算法研究17-30
• 2.2.1 基于项目的协同过滤17-23
• 2.2.2 基于内容的聚类分析23-29
• 2.2.3 合算法推荐系统概述29-30
• 2.3 相关技术介绍30-37
• 2.4 小结37-38
• 第三章 系统的需求分析与总体架构38-54
• 3.1 需求分析38-40
• 3.1.1 功能需求38-39
• 3.1.2 性能指标39-40
• 3.2 总体架构40-52
• 3.2.1 系统设计原则40
• 3.2.2 混合算法推荐流程40-42
• 3.2.3 系统结构和工作原理42-52
• 3.3 小结52-54
• 第四章 系统关键模块的详细设计与实现54-68
• 4.1 爬虫模块54-60
• 4.1.1 爬虫模块设计需求54-55
• 4.1.2 爬虫模块设计方案55-56
• 4.1.3 爬虫模块具体实现56-60
• 4.2 离线计算模块60-63
• 4.2.1 离线计算模块设计需求61
• 4.2.2 离线计算模块设计方案61
• 4.2.3 离线计算模块具体实现61-63
• 4.3 在线计算模块63-65
• 4.3.1 在线计算模块设计需求63-64
• 4.3.2 在线计算模块设计方案64
• 4.3.3 在线计算模块具体实现64-65
• 4.4 数据存储模块65-67
• 4.4.1 数据库逻辑设计65
• 4.4.2 数据库物理设计65-67
• 4.5 小结67-68
• 第五章 系统的测试与评估68-74
• 5.1 评测环境与数据集介绍68
• 5.2 评测方案68-69
• 5.3 评测过程及结果分析69-73
• 5.4 小结73-74
• 第六章 结论与展望74-76
• 6.1 论文工作总结74-75
• 6.2 未来工作展望75-76
• 参考文献76-80
• 致谢80-82
• 个人简历、在学期间发表的论文与研究成果82

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 李忠俊;周启海;帅青红;;一种基于内容和协同过滤同构化整合的推荐系统模型[J];计算机科学;2009年12期

2 嵇晓声;刘宴兵;罗来明;;协同过滤中基于用户兴趣度的相似性度量方法[J];计算机应用;2010年10期

  本文关键词：基于混合算法的P2P网贷产品推荐系统的设计与实现，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：510434