针对资讯的用户建模和个性推荐系统-说明文档

创建时间：2018年3月5日13:50:56

最后更新：2018年5月12日14:39:49

项目说明

个性推荐

一、项目构架

1. 服务端：Spring Boot + Mybatis + Mysql + Logback

   logback（日志框架） 不提倡使用System.out打印

   private Logger logger =  LoggerFactory.getLogger(this.getClass());
   logger.info("占位 {} 自动填充 {} 可多个", a , b);
   

2. 搜索引擎：ElasticSearch + Kafka

   ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。

   Elasticsearch是用Java开发的, 能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。

   resources/db 存放ElasticSearch索引 information_index_mapping.json

   Kafka 在项目中作为消息中间使用。

3. 缓存机制：Redis集群(哨兵框架)

   Windows版Redis

   启动Redis .\redis-server.exe .\redis.windows.conf

   启动哨兵模式 .\redis-server.exe .\sentinel.conf --sentinel

4. 权限控制：Spring Security + JWT token

   token值：登录成功后在返回，位于header.refresh

   访问需要权限的url，需在请求的header里带上 token:token值

   token快过期的时候，会在返回头内header.refresh的值提供新的token值

5. 前端：Vue.js + Bootstrap + Axios + Element-UI

6. 训练算法：Word2vec

   Word2vec是Google开源的一款用于词向量计算的工具

   Word2vec Java版 https://github.com/NLPchina/Word2VEC_java

7. 训练语料：Sogou实验室 2012年全完新闻数据

   http://www.sogou.com/labs/resource/list_news.php

8. 注意事项

   • 整合HanLP中的朴素贝叶斯分类器

   https://github.com/hankcs/HanLP

   hanlp.properties (放在 target/classes 和 target/test-classes)

   • 整合Jcseg算法

   https://github.com/lionsoul2014/jcseg

   jcseg.properties 和 lexicon (放在 target/classes)

   • 文件夹注意事项

   properties文件夹存放 配置文件 以及 jcseg词典库

   data文件夹存放 训练语料 训练模型 字典库

   sql文件夹存放 数据库sql

   resources/iK 存放各种项目需要的jar包 必须导入

二、返回示例

接口返回数据 全部使用Message类封装

{"status":1（状态码）,"message":"返回成功","result":数据}

三、工具类包

• CommonUtil.java

 getProjectFilePath() : 获取项目资源文件储存路径

 getIpAddr() ：获取访问者IP地址

• UploadUtil.java

 singleFileUpload() : 上传文件

• DownloadUtil.java

 downUploadFile() : 下载UploadUtil的上传文件

 downFile() : 通用下载类