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)

最新推荐文章于 2025-07-17 00:29:58 发布

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分类专栏：大数据毕业设计文章标签：课程设计知识图谱大数据 hadoop 数据可视化推荐算法爬虫

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介绍资料

开题报告：《PySpark+Hadoop+Hive+LSTM模型美团大众点评分析+评分预测美食推荐系统》

一、选题背景与意义

1. 行业背景
随着互联网技术的普及，美团、大众点评等本地生活服务平台积累了海量用户行为数据（如评分、评论、点击流等）。传统推荐系统依赖协同过滤或简单机器学习模型，难以高效处理大规模稀疏数据和非线性特征，且对动态用户偏好捕捉能力不足。例如，美团日均产生TB级评论数据，涉及文本、图片、地理位置等多模态信息，评分行为存在稀疏性（<5%评论含评分），情感表达具有“惊艳”“踩雷”等餐饮术语的领域特殊性。

2. 技术融合价值

大数据框架：Hadoop生态提供PB级数据存储（HDFS）与ETL处理能力（Hive），PySpark引擎支持分布式机器学习，较传统方案加速6-8倍。
深度学习模型：LSTM网络擅长处理时序评论数据，捕捉用户偏好演化。
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。

3. 研究意义

提升评分预测准确性：利用LSTM模型捕捉长期依赖信息，较传统算法提升10%-15%的预测准确率（MAE/RMSE）。
优化推荐算法：通过分布式训练加速模型，支持每日更新，动态优化推荐策略。
推动技术创新：探索深度学习与大数据处理技术的协同机制，为餐饮行业提供智能化解决方案。

二、研究内容与目标

1. 系统架构设计
采用分布式架构，分四层实现：

数据层：HDFS存储用户行为数据（评分、评论、点击流）。
处理层：PySpark进行数据清洗、特征工程及LSTM模型训练。
存储层：Hive构建数据仓库，支持SQL查询与分析。
应用层：Vue.js前端提供用户界面，展示评分预测结果与推荐内容。

2. 核心研究任务

多源异构数据采集：
- 开发分布式爬虫系统，突破美团/点评反爬机制，集成地理位置、消费记录等多维度信息。
- 数据治理体系：建立餐饮领域知识图谱，设计评论数据清洗流程（去重、情感倾向分析）。
时空感知LSTM模型：
- 构建评论序列嵌入表示（Word2Vec+Transformer），融入时间衰减因子（近期评论权重提升），加入地理位置注意力机制。
混合推荐引擎：
- 融合协同过滤（UserCF）与内容推荐（菜品特征），设计多目标优化函数（评分预测+点击率预测）。

3. 预期成果

技术成果：发表CCF B类论文《基于时空LSTM的美食评分预测模型》，开源餐饮领域情感词典（含5万+细分情感词）。
应用效益：推荐准确率提升40-50%，用户留存率提高25%以上，提供区域餐饮趋势预测模型。

三、技术路线与实施方法

1. 关键技术选型

数据处理：PySpark进行分布式计算，Hive实现数据仓库构建。
模型训练：TensorFlow+LSTM进行评分预测，支持增量学习框架（每日更新模型）。
前端展示：Django+Vue.js搭建可视化界面，集成ECharts实现数据大屏。

2. 实施方法论

数据预处理：
- 中文分词优化：融合餐饮领域词典（菜品别名、口味描述）。
- 情感分析模型：在ROBERTA基础上微调餐饮评论数据集。
- 时空特征编码：采用GeoHash+时间分桶策略。
模型训练策略：
- 动态负采样机制（解决数据不平衡），超参数自动搜索（基于贝叶斯优化）。
- 对比传统机器学习模型（如随机森林、XGBoost），验证LSTM性能优势。

四、研究计划与进度安排

1. 阶段规划

第一阶段（1-3个月）：完成数据采集与预处理，搭建Hadoop/HDFS存储与Hive数据仓库。
第二阶段（4-6个月）：实现PySpark特征工程，设计LSTM模型结构，完成模型训练与调优。
第三阶段（7-9个月）：开发前端界面与混合推荐引擎，集成网络舆论监测系统，实现实时数据更新。
第四阶段（10-12个月）：进行系统测试与优化，撰写论文并准备答辩。

2. 预期成果

构建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。
提交技术报告与开源代码，推动深度学习技术在餐饮大数据领域的落地应用。

五、可行性分析

1. 技术可行性

团队具备处理亿级餐饮评论数据的经验，基于Spark的推荐系统已上线应用。
PySpark支持分布式深度学习（如Deep Learning Pipelines），LSTM在情感分析领域有成熟应用。

2. 数据可行性

已对接美团开放平台（API获取商户信息）与大众点评数据银行（脱敏评论样本）。
实验室配备GPU服务器集群，可支撑大规模模型训练。

3. 经济可行性

开源技术降低开发成本，云服务器部署提高资源利用率。

六、参考文献

Zaharia M, et al. "Resilient distributed datasets: A fault-tolerant abstraction for in-memory cluster computing." NSDI, 2012.
大众点评的创立与发展. 百家号, 2025.
基于PySpark的数据预测实战. 微信公众平台（腾讯网）, 2021.
LSTM算法在数据预测分析中的成功应用. 文库网, 2025.
计算机毕业设计Spark+Hadoop+Hive+LSTM模型大众点评分析+预测. 百家号, 2025.

指导教师意见：
（待填写）

开题人签名：
（待填写）

日期：
2025年4月15日