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

项目任务书：基于PySpark+Hadoop+Hive+LSTM模型的美团大众点评分析与评分预测美食推荐系统

一、项目背景与目标

背景：
随着在线餐饮点评平台（如美团、大众点评）的普及，用户生成的海量评论数据成为餐饮行业的重要资产。如何从这些非结构化数据中提取有价值的信息，实现精准的评分预测与个性化美食推荐，是当前大数据分析与人工智能领域的重要研究方向。

目标：

1. 数据清洗与处理：利用PySpark和Hadoop构建分布式数据处理框架，对美团、大众点评的评论数据进行清洗、预处理及特征提取。
2. 数据存储与查询：通过Hive构建数据仓库，实现高效的数据存储与查询，为后续分析提供支持。
3. 评分预测模型：基于LSTM（长短期记忆网络）深度学习模型，构建评分预测模型，实现对餐厅/菜品评分的精准预测。
4. 美食推荐系统：结合用户历史行为数据与评分预测结果，设计并实现个性化美食推荐系统，提升用户体验。

二、项目任务与分工

1. 数据采集与清洗（团队A）

• 任务：
  • 爬取美团、大众点评平台上的餐厅/菜品评论数据。
  • 使用PySpark进行数据清洗，包括去重、缺失值处理、文本分词等。
• 输出：清洗后的结构化数据集。

2. 数据存储与查询（团队B）

• 任务：
  • 将清洗后的数据存储至Hadoop分布式文件系统（HDFS）。
  • 使用Hive构建数据仓库，设计表结构并加载数据。
  • 实现基于Hive的查询接口，支持后续分析。
• 输出：Hive数据仓库及查询接口。

3. 特征工程与模型构建（团队C）

• 任务：
  • 从评论数据中提取特征（如情感分析、关键词提取、评论长度等）。
  • 构建LSTM模型，使用PyTorch或TensorFlow框架进行训练。
  • 优化模型参数，提升评分预测的准确性。
• 输出：训练好的LSTM评分预测模型。

4. 美食推荐系统开发（团队D）

• 任务：
  • 设计推荐算法，结合用户历史行为数据与评分预测结果。
  • 开发推荐系统前端界面，展示个性化推荐结果。
  • 实现推荐系统的后端逻辑，包括用户行为记录、推荐结果生成等。
• 输出：美食推荐系统原型。

5. 系统集成与测试（团队E）

• 任务：
  • 将各模块集成，构建完整的分析推荐系统。
  • 进行系统测试，包括功能测试、性能测试及用户体验测试。
  • 修复系统中的问题，优化系统性能。
• 输出：稳定运行的美食推荐系统。

三、技术选型与工具

• 大数据处理：PySpark、Hadoop、Hive
• 深度学习：LSTM模型（PyTorch或TensorFlow）
• 数据存储：HDFS、Hive
• 开发语言：Python、SQL
• 前端技术：HTML/CSS/JavaScript（可选）

四、项目计划与里程碑

阶段	时间	里程碑
数据采集与清洗	第1-2周	完成数据清洗与预处理
数据存储与查询	第3周	Hive数据仓库构建完成
特征工程与建模	第4-6周	LSTM模型训练完成，评估达标
推荐系统开发	第7-8周	推荐系统原型开发完成
系统集成与测试	第9-10周	系统集成完成，通过性能测试
项目验收	第11周	项目交付，客户验收通过

五、项目交付物

1. 数据集：清洗后的美团、大众点评评论数据集。
2. 模型文件：训练好的LSTM评分预测模型。
3. 推荐系统：可运行的个性化美食推荐系统原型。
4. 文档：项目需求说明书、设计文档、测试报告、用户手册等。

六、风险与应对措施

• 数据质量风险：加强数据清洗与验证，确保数据准确性。
• 模型性能风险：优化模型参数，增加训练数据量，提升模型泛化能力。
• 系统性能风险：优化系统架构，采用分布式计算技术提升系统性能。

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本任务书为项目实施提供了明确的指导框架，各团队需严格按照任务分工与计划执行，确保项目按时交付并达到预期目标。

运行截图

推荐项目

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项目案例

优势

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