计算机毕业设计PySpark+Hadoop+Hive+LSTM模型美团大众点评分析+评分预测 美食推荐系统(源码+论文+PPT+讲解视频)

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介绍资料

开题报告
题目：基于PySpark+Hadoop+Hive+LSTM模型的美团大众点评数据分析与评分预测研究

一、研究背景与意义

1. 背景
   随着移动互联网的普及，本地生活服务平台（如美团、大众点评）积累了海量用户行为数据（评论、评分、消费记录等）。这些数据蕴含用户偏好、商家服务质量及市场趋势等重要信息，但传统分析方法难以高效处理大规模非结构化数据（如文本评论）并挖掘深层关联。
2. 研究意义
   • 理论意义：探索大数据框架（Hadoop/Hive/PySpark）与深度学习模型（LSTM）的协同机制，为处理多源异构数据提供新方法。
   • 实践意义：通过精准预测用户评分，优化推荐算法、辅助商家改进服务，提升平台用户体验和运营效率。

二、研究内容与技术路线

1. 核心研究内容
   • 数据集成与清洗：利用Hadoop分布式文件系统（HDFS）存储原始数据，通过Hive进行数据清洗和初步统计。
   • 特征工程：
     • 文本特征：基于PySpark对评论进行分词、去停用词、词向量嵌入（Word2Vec/GloVe）。
     • 行为特征：提取用户历史评分、消费频次、商家属性（如菜系、价格）等结构化数据。
   • 模型构建：设计LSTM网络捕捉评论文本中的情感时序特征，融合多模态数据（文本+行为）进行评分预测。
   • 性能优化：通过PySpark分布式训练加速模型，对比传统机器学习模型（如随机森林、XGBoost）的预测效果。
2. 技术路线

   mermaid复制代码

   	graph TD
   	A[原始数据] --> B(Hadoop/HDFS存储)
   	B --> C[Hive清洗与预处理]
   	C --> D[PySpark特征工程]
   	D --> E[LSTM模型训练]
   	E --> F[预测与评估]

三、创新点

1. 混合架构创新：结合Hadoop生态（Hive/PySpark）与LSTM，实现大规模文本与结构化数据的联合建模。
2. 特征融合方法：提出基于注意力机制的LSTM-Attention模型，动态加权评论情感与行为特征的关联。
3. 工程优化：设计分布式训练策略，解决LSTM在海量数据下的效率瓶颈。

四、预期成果

1. 理论成果：发表2-3篇高水平论文，阐明大数据与深度学习在评分预测中的协同机制。
2. 技术成果：开发一套可扩展的评分预测系统，支持美团/大众点评的实时数据接入与模型更新。
3. 应用成果：模型预测准确率（MAE/RMSE）较传统方法提升10%-15%，部署至平台推荐模块。

五、研究计划与进度

阶段	时间	任务
文献调研	202X.01-02	分析现有评分预测模型及大数据框架应用案例
数据准备	202X.03	完成数据爬取、清洗与Hive仓库搭建
特征工程	202X.04	实现PySpark文本处理与特征提取
模型构建	202X.05-06	设计LSTM网络并优化超参数
实验与评估	202X.07	对比实验与性能分析
系统部署	202X.08	集成模型至模拟平台环境
论文撰写	202X.09-10	完成开题报告及学术论文

六、可行性分析

1. 数据可行性：可通过公开API或爬虫获取美团/大众点评评论数据（需遵守Robots协议）。
2. 技术可行性：PySpark支持分布式深度学习（如Deep Learning Pipelines），LSTM在情感分析领域已有成熟应用。
3. 硬件支持：实验室配备GPU服务器集群，可支撑大规模模型训练。

七、参考文献

1. Zaharia M, et al. "Resilient distributed datasets: A fault-tolerant abstraction for in-memory cluster computing." NSDI, 2012.
2. Graves A. "Long Short-Term Memory." Neural Computation, 1997.
3. Zhang Y, et al. "Deep Learning for Sentiment Analysis: A Survey." TKDD, 2018.
4. 孟小峰, 慈祥. "大数据管理:概念、技术与挑战." 计算机研究与发展, 2013.
5. 美团技术团队. "基于深度学习的用户评分预测模型." 技术博客, 2020.

备注：本研究需重点关注数据隐私与合规性，确保实验过程符合相关法律法规。

运行截图

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