26年CH数据科学与大数据面向高并发场景的实时音乐推荐系统的设计与实现-终稿全日制(27897字).docx

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I摘要随着用户越来越多、信息量过大，在高并发情况下，音乐平台推荐系统需要在高并发访问下以较低延迟输出。构建“高并发情况下的实时音乐推荐系统”，在保证核心服务正常运行的基础上，在实时行为反馈环路中采用多种算法结合的方法来做推荐，达到冷启动覆盖率、长尾内容被发现以及整体效果的目的。系统使用 Flask 作为 Web 前端，MySQL 保存歌曲元数据以及用户信息，Redis 保存热门榜单及高频列表并且进行在线热度计数，Kafka 异步收集用户行为进而触发增量更新，实现“采集-处理-服务”的轻量级循环，在此基础上对 KKBox 的数据进行清洗并标准化显示歌名、语...

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