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摘要：随着互联网产品规模的不断扩大，大数据技术在产品优化中发挥着越来越重要的作用。研究以某大型社交平台为例，采用分布式计算与实时流处理相结合的方法，基于Hadoop和Spark构建多层次数据处理架构。通过对用户登录频次、页面停留时长、社交互动行为、内容偏好、点击路径等多维度用户行为数据进行深度挖掘和分析，结合改进的FFM算法和Lambda架构实现精准的用户画像和个性化推荐。（剩余4260字）
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基于Hadoop和Spark的社交平台用户体验优化实践研究
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