【摘 要】
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伴随着Web2.0概念的兴起,“用户生成内容”：(User Generated Content, UGC)得到了广泛的关注。同时由于“大数据时代”的来临,以新浪微博为代表的新兴社交网络媒体每天产出大
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伴随着Web2.0概念的兴起,“用户生成内容”：(User Generated Content, UGC)得到了广泛的关注。同时由于“大数据时代”的来临,以新浪微博为代表的新兴社交网络媒体每天产出大量的富含巨大商业、社会价值的UGC内容,仅以传统的数据挖掘系统分析这些UGC内容已经很难跟上“时代”的步伐。于是,如何提供一个可靠的大数据处理平台将是一个非常有意义的研究项目。通过研究Hadoop核心技术及其生态环境中的一些子项目,本文实现了一个用于处理大规模数据集的可扩展的大数据应用系统架构并以层次模型的方式将该架构组织为四个层次：平台层、数据层、业务逻辑层和应用层。本文也从层次这个角度出发,以章为单位具体介绍了各层主要技术的细节与优化。分别探讨了诸如Hadoop、HBase的优化；MapReduce编程模式；Mahout技术细节与聚类等算法实现方式等等。之后,结合顾客价值层次模型(CVH)和神经网络分类模型,提出了一个分布式品牌价值模型并成功部署在架构应用层之上,完善了整个系统架构的研究与实现。最后,论文总结了各层的研究内容对可能需要完善和改进的部分进行了说明,并讨论了相应部分未来可行的研究方向。
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