针对微博在总信息量大而个性化信息量少的情况下，需要一种全新的针对不同用户的个性化服务模式。这种新的服务模式能够依照用户不同的特点和兴趣来提供不同的信息，提高用户信息匹配度和使用的便利性。

1.数据处理：对爬取的数据进行处理缺失值，去除重复值以及数据转换操作。使用MapReduce 进行博客数据处理，例如计算博客热度、关键词提取等。

2.推荐算法：通过MapReduce分布式计算框架 ，利用矩阵分解计算用户-博客、用户-用户之间的相似度，即基于用户的协同过滤推荐算法。并定期更行用户兴趣模型，将结果存储在HDFS中。

3.可视化：将博客信息进行可视化分析，嵌入到前端应用中践行展示。

4.前端页面

1）登录注册页面：使用SpringBoot 搭建用户管理系统，集成MySQL存储用户信息。

2）博客详情页面：在前端应用中设计并实现博客详情页面，通过后端接口获取博客内容和相关信息。允许用户对博客进行评论，并提供评论管理功能。用户可以对喜欢的博客进行点赞收藏操作。

3）博客分类页面：在数据库中维护博客分类信息，通过前端页面提供分类导航，同时支持用户自定义标签。

4）博客管理页面：实现博客作者或者管理员对博客的创建、编辑、删除等管理功能。提供相应的权限控制和管理界面。

5.后端功能

 1）登录注册和用户管理：用户认证和管理通过Hadoop平台的安全框架进行保护，确保用户信息的安全和完整性。用户注册信息存储在分布式数据库中，而身份验证则通过Hadoop的安全机制进行管理，包括权限控制和加密技术，以确保用户账户的安全性。

 2）博客分类和分类管理：实现对博客进行分类功能。分类管理模块允许管理员手动调整和添加分类，以提高分类的准确性和精度。

 3）博客详情、浏览、收藏和评论：用户可以浏览、收藏和评论博客，这些用户数据将被用于推荐系统的训练和优化，提高推荐的准确性。

 4）博客推荐：推荐系统利用Hadoop分布式计算框架进行协同过滤和内容推荐，基于用户的历史行为、喜好和博客内容进行个性化推荐。通过MapRedue任务，系统能够处理大规模用户行为数据，为每个用户生成个性化的博客推荐列表。

次研究的数据是通过爬虫技术获取微博平台部分用户信息，而爬虫技术则已在多个领域得到验证和应用，因此在获取大量数据方面具备技术可行性，通过爬虫技术获取的数据，来源可靠稳定且具有现实研究意义。针对数据分析所使用的基于用户的协同过滤推荐算法具备成熟的研究成果和借鉴意义，协同过滤算法主要依赖于用户历史信息来推荐项目，与项目本身的内容属性无关，在面对海量数据、用户行为动态变化等情况下，均可保证算法的准确性和效率，以此达到挖掘用户兴趣，具有较好的推荐效果。

在系统开发中采用前后端分离的形式。Hive用于构建ODS存储原始操作数据，Sqoop用于将MySQL中的数据导入Hive，通过数据仓库层DWD进行数据清洗、整合和转换，形成ADS供应用使用。然后使用ehcarts进行可视化指标展示。SpringBoot作为后端框架负责处理HTTP请求和业务逻辑。MySQL数据库用于存储和检索结构化数据，通过整合MapReduce和Hadoop以处理大规模数据集，计算用户喜好，实现大数据协同过滤计算，为用户提供更精准的博客推荐。

2.经济可行性

系统的开发所用的开发平台均为免费使用，系统所需要其他软件资源也都是免费的，不需要高昂的实验器材,减少了设备开支，学院给我们提供现有资源，足够系统的开发需要。系统开发成本低，对硬件要求不高，人力消耗比较低，所以系统在经济上可行。

3.操作可行性

个性化微博推荐系统操作简单，容易理解，易于上手，要求用户会上网即可，不限地点时间。只要用户通过简单的注册登陆，之后就可以根据自己的兴趣选择自己喜欢的领域信息。所以，本系统在操作上也是可行的。