动漫知识图谱代码及关系文件IK**nd 上传443.32 KB 文件格式 rar 人工智能 机器学习 bilibili所有番剧的详情的知识图谱构建,相关博客中有介绍 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 weixin_41499172 2019-08-15 15:19:01 评论 试试看效果怎么样...
流程: 1.DrissionPage+Selenium自动爬虫工具采集漫画视频、详情、标签等约200万条漫画数据存入mysql数据库; 2.Mapreduce对采集的动漫数据进行数据清洗、拆分数据项等,转为.csv文件上传hadoop的hdfs集群; 3.hive建库建表导入.csv动漫数据; 4.一半指标使用hive_sql分析得出,一半指标使用Spark之Scala完成; 5.sqoop对分析...
近日,中国移动通信集团辽宁有限公司申请了一项名为“知识图谱处理方法、装置、电子设备、存储介质及产品”的专利,这一创新技术有望为动漫行业带来革命性的变化。这项专利的核心在于通过符号逻辑推理生成的知识图谱,对用户的输入文本进行命名实体识别,并基于映射规范语言对主题实体进行实体链接,从而提升知识图谱的准确性和全...
流程: 1.DrissionPage+Selenium自动爬虫工具采集漫画视频、详情、标签等约200万条漫画数据存入mysql数据库; 2.Mapreduce对采集的动漫数据进行数据清洗、拆分数据项等,转为.csv文件上传hadoop的hdfs集群; 3.hive建库建表导入.csv动漫数据; 4.一半指标使用hive_sql分析得出,一半指标使用Spark之Scala完成; 5.sqoop对...
C.HowNet是树状结构的,以“义原”作为最小单位的知识系统 D.Cyc知识库的知识以产生式的形式存储。 3单选 以下不属于现阶段知识图谱技术类别的是(B) A.构建技术 B.展示技术 C.推理技术 D.应用技术 4单选 下列关于知识图谱应用的说法不正确的是(C) ...
推荐模型构建:基于用户行为数据和动漫属性数据,构建推荐模型,实现个性化推荐。 可视化展示:利用Flask+ECharts搭建可视化大屏,展示推荐结果和用户行为分析数据。 3.2 研究目标 构建一个基于Hadoop、Spark和Hive的动漫推荐系统,提高推荐准确性。 搭建可视化大屏,直观展示推荐结果和用户行为分析数据,提升用户体验。
《Hadoop+Spark+Hive动漫推荐系统》开题报告 一、引言 随着互联网技术的飞速发展,动漫产业的数据量急剧增长。用户面临着海量动漫作品的选择难题,如何从这些数据中高效地提取有价值的信息,为用户推荐符合其喜好的动漫作品,成为当前动漫产业亟需解决的问题。基于Hadoop、Spark和Hive的大数据处理技术,本文旨在设计一个高效的...
推荐模型构建:基于用户行为数据和动漫属性数据,构建推荐模型,实现个性化推荐。 可视化展示:利用Flask+ECharts搭建可视化大屏,展示推荐结果和用户行为分析数据。 3.2 研究目标 构建一个基于Hadoop、Spark和Hive的动漫推荐系统,提高推荐准确性。 搭建可视化大屏,直观展示推荐结果和用户行为分析数据,提升用户体验。
流程: 1.DrissionPage+Selenium自动爬虫工具采集漫画视频、详情、标签等约200万条漫画数据存入mysql数据库; 2.Mapreduce对采集的动漫数据进行数据清洗、拆分数据项等,转为.csv文件上传hadoop的hdfs集群; 3.hive建库建表导入.csv动漫数据; 4.一半指标使用hive_sql分析得出,一半指标使用Spark之Scala完成; 5.sqoop对...
流程: 1.DrissionPage+Selenium自动爬虫工具采集漫画视频、详情、标签等约200万条漫画数据存入mysql数据库; 2.Mapreduce对采集的动漫数据进行数据清洗、拆分数据项等,转为.csv文件上传hadoop的hdfs集群; 3.hive建库建表导入.csv动漫数据; 4.一半指标使用hive_sql分析得出,一半指标使用Spark之Scala完成; 5.sqoop对...