基于Hive的大数据分析与智能分类推荐系统-多媒体作品集管理解决方案

内容概要：该研究针对多媒体作品内容管理和个性化推荐的问题，结合Hive大数据技术和深度学习模型设计了一个多功能、智能的管理系统。系统包括作品上传与分类、OCR识别以及个性化推荐三大模块。首先，解决了多格式文件的兼容性和上传处理，保证不同类型作品的质量不受损失；然后，通过对上传的作品使用卷积神经网络和OCR技术，实现了高效的分类和信息提取；最后，在推荐引擎上采用了基于用户的协同过滤和内容匹配方法，提高用户的参与度和互动体验。研究还涉及到了MYSQL与HDFS之间的稳定数据同步，确保跨数据库间的数据流通性。 适合人群：适用于高校计算机专业学生特别是那些关注大数据技术发展及其实际应用的人群；同时也吸引希望从事多媒体作品集管理和展示工作的设计专业人士。 使用场景及目标：该项目旨在建立一套面向设计师的作品管理系统，使他们可以方便地上传作品，同时也能让访问者更容易找到自己感兴趣的素材；长远目标是为了推动多媒体领域的技术创新和服务质量提升。 其他说明：文中详细阐述了从系统框架构建到具体实施过程中面临的问题及解决方案，同时提出了未来发展方向。整个方案强调技术创新、用户体验和经济效益三个方面的平衡，并引用了大量的文献作为理论支持和实证依据。