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介绍资料
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、任务基本信息
- 任务名称：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
- 任务来源：校企合作项目/科研项目/毕业设计/自主创新课题（根据实际来源填写）
- 任务负责人：XXX
- 任务起止时间：202X年XX月XX日—202X年XX月XX日
- 任务背景与目标：
- 背景：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、消费记录等），但传统推荐系统在处理大规模稀疏数据和动态用户偏好时存在局限性。
- 目标：结合PySpark、Hadoop、Hive与LSTM模型，构建高效的美食推荐系统，实现精准评分预测与个性化推荐，提升用户体验和平台运营效率。
二、任务内容与要求
1. 数据采集与预处理
- 内容：
- 通过爬虫技术采集美团、大众点评平台的评论数据（包括用户ID、商家ID、评分、评论内容、时间戳等）。
- 使用HDFS存储原始数据，利用Hive进行数据清洗（如去重、缺失值处理、异常值过滤）。
- 通过PySpark对评论文本进行分词、去停用词、词干提取等预处理操作。
- 要求：
- 数据采集需符合平台Robots协议，避免法律风险。
- 清洗后的数据需满足后续建模需求（如字段完整性、格式统一性）。
2. 特征工程
- 内容：
- 文本特征：基于PySpark将评论文本转换为词向量（如Word2Vec、GloVe）或TF-IDF特征。
- 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、地理位置）等结构化数据。
- 时序特征：将用户评分行为按时间序列组织，构建时序特征矩阵。
- 要求：
- 特征需具有可解释性，能够反映用户偏好与商家属性。
- 时序特征需与LSTM模型的输入格式兼容。
3. 模型构建与优化
- 内容：
- LSTM模型设计：构建基于LSTM的深度学习模型，输入评论文本的情感时序特征与行为特征，输出评分预测结果。
- 模型训练：使用PySpark的分布式计算能力加速模型训练，采用交叉验证优化超参数（如学习率、隐藏层维度）。
- 模型融合：对比LSTM模型与传统机器学习模型（如随机森林、XGBoost）的预测效果，探索多模型融合策略。
- 要求：
- 模型需在测试集上达到MAE≤0.8、RMSE≤1.2的预测精度。
- 分布式训练需显著提升计算效率（较单机训练缩短50%以上时间）。
4. 系统实现与评估
- 内容：
- 系统架构设计：基于Hadoop生态（HDFS+Hive+PySpark）构建数据处理层，使用Flask/Django开发前端界面。
- 功能模块开发：实现用户注册登录、评论提交、评分预测、推荐结果展示等功能。
- 系统测试：进行单元测试、集成测试和用户测试，确保系统稳定性和用户体验。
- 要求：
- 系统需支持日均10万级用户请求，响应时间≤2秒。
- 推荐结果需满足用户满意度≥85%（通过用户调研评估）。
三、任务分工与进度安排
1. 任务分工
| 阶段 | 负责人 | 具体任务 |
|---|---|---|
| 数据采集与预处理 | A | 爬虫开发、数据清洗、特征提取 |
| 模型构建与优化 | B | LSTM模型设计、分布式训练、超参数调优 |
| 系统实现与评估 | C | 前端开发、后端接口实现、系统测试 |
| 文档撰写与答辩 | D | 论文撰写、PPT制作、答辩准备 |
2. 进度安排
| 阶段 | 时间节点 | 交付成果 |
|---|---|---|
| 需求分析与设计 | 202X.XX.XX | 需求规格说明书、系统设计文档、数据库模型图 |
| 数据采集与预处理 | 202X.XX.XX | 清洗后的数据集、特征工程代码 |
| 模型构建与优化 | 202X.XX.XX | LSTM模型代码、实验报告（对比不同模型性能） |
| 系统实现与评估 | 202X.XX.XX | 可运行的系统、测试报告、用户满意度调研结果 |
| 论文撰写与答辩 | 202X.XX.XX | 毕业论文/项目报告、答辩PPT |
四、预期成果与验收标准
1. 预期成果
- 技术成果：
- 开发一套基于PySpark+Hadoop+Hive+LSTM的美食推荐系统，支持实时数据接入与模型更新。
- 模型预测准确率（MAE/RMSE）较传统方法提升10%-15%。
- 应用成果：
- 系统部署至美团/大众点评推荐模块，日均处理用户请求≥10万次。
- 学术成果：
- 发表1-2篇高水平论文，申请1项软件著作权。
2. 验收标准
- 技术指标：
- 模型在测试集上的MAE≤0.8、RMSE≤1.2。
- 系统响应时间≤2秒，支持日均10万级请求。
- 功能完整性：
- 系统实现用户注册登录、评论提交、评分预测、推荐结果展示等核心功能。
- 文档规范：
- 提交完整的项目文档（需求规格说明书、设计文档、测试报告、用户手册）。
五、风险评估与应对措施
1. 技术风险
- 风险：LSTM模型在海量数据下的训练效率不足。
- 应对：优化PySpark分布式训练策略，采用模型压缩技术（如知识蒸馏）。
- 风险：用户评论情感分析存在领域特殊性，影响预测精度。
- 应对：结合领域词典（如美食领域情感词典）增强文本特征表示。
2. 数据风险
- 风险：数据采集过程中被平台封禁IP或触发反爬机制。
- 应对：采用分布式爬虫架构，设置请求间隔与代理IP池。
- 风险：数据稀疏性导致模型泛化能力不足。
- 应对：引入迁移学习或半监督学习方法，利用少量标注数据提升模型性能。
3. 时间风险
- 风险：模型调优耗时过长，影响系统开发进度。
- 应对：采用自动化超参数搜索工具（如HyperOpt），并行化实验过程。
六、经费预算（可选）
| 项目 | 预算金额（元） | 备注 |
|---|---|---|
| 服务器租赁 | 5000 | 用于分布式计算集群 |
| 实验数据采购 | 2000 | 如需购买第三方数据集 |
| 差旅费 | 3000 | 用于调研或会议交流 |
| 合计 | 10000 |
七、任务审批
- 任务负责人签字：__________________
- 指导教师/项目负责人签字：__________________
- 日期：202X年XX月XX日
备注：本任务书可根据实际项目需求进行调整，需确保任务内容明确、分工合理、进度可控。
运行截图
推荐项目
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项目案例
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