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)

温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片！

信息安全/网络安全 大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

介绍资料

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

一、基本信息

1. 项目名称：PySpark+Hadoop+Hive+LSTM 模型美团大众点评分析 + 评分预测美食推荐系统
2. 项目负责人：[姓名]
3. 项目成员：[成员 1 姓名]、[成员 2 姓名]……
4. 项目起止时间：[开始日期]-[结束日期]

二、项目背景与目标

（一）项目背景

在互联网时代，美团、大众点评等本地生活服务平台积累了海量用户对美食的评论、评分等数据。这些数据蕴含着丰富的用户偏好和消费习惯信息，但传统推荐系统在处理大规模稀疏数据和非线性特征方面存在局限，难以有效捕捉用户动态偏好。LSTM 模型作为深度学习中的一种循环神经网络，能处理时序数据并捕捉长期依赖关系；PySpark 提供高效的分布式数据处理能力，Hadoop 的 HDFS 实现大规模数据存储，Hive 提供 SQL-like 查询接口便于数据分析。因此，结合这些技术构建美食推荐系统具有重要价值。

（二）项目目标

1. 构建一个基于 PySpark、Hadoop、Hive 和 LSTM 模型的美食推荐系统，实现对海量用户行为数据的处理和分析。
2. 利用 LSTM 模型进行评分预测，提高评分预测的准确性，使预测误差在合理范围内。
3. 结合推荐算法，为用户提供个性化的美食推荐，提升用户对推荐结果的满意度。
4. 完成系统的开发、测试与部署，确保系统稳定运行，并撰写相关技术文档和项目报告。

三、项目任务与分工

（一）数据采集与预处理组

1. 任务内容
   • 使用网络爬虫技术，从美团大众点评平台采集用户评论、评分、商家信息等数据。
   • 对采集到的数据进行清洗，去除重复数据、无效数据和异常值。
   • 进行数据格式化处理，统一数据格式，便于后续分析。
   • 从清洗后的数据中提取特征，包括用户评分特征、评论内容特征（如使用词向量技术将文本转换为向量）、点击流特征等。
2. 人员分工
   • [成员 1 姓名]：负责网络爬虫程序的设计与实现，完成数据采集工作。
   • [成员 2 姓名]：进行数据清洗和格式化处理，确保数据质量。
   • [成员 3 姓名]：负责特征提取工作，运用相关技术将原始数据转换为模型可用的特征向量。

（二）数据存储与管理组

1. 任务内容
   • 搭建 Hadoop 集群，配置 HDFS，将清洗后的数据存储到 HDFS 中，确保数据的高容错性和可扩展性。
   • 使用 Hive 创建数据仓库，设计合理的表结构，将 HDFS 中的数据加载到 Hive 表中。
   • 利用 Hive 进行数据查询和分析，为后续模型训练和推荐算法提供数据支持。
2. 人员分工
   • [成员 4 姓名]：负责 Hadoop 集群的搭建和 HDFS 的配置，完成数据的分布式存储。
   • [成员 5 姓名]：进行 Hive 数据仓库的设计和实现，包括表结构设计和数据加载。
   • [成员 6 姓名]：使用 Hive 进行数据查询和分析，为项目提供数据洞察。

（三）模型构建与训练组

1. 任务内容
   • 设计 LSTM 模型结构，确定输入层、隐藏层和输出层的参数设置。
   • 使用 PySpark 进行模型训练，采用批量梯度下降算法优化模型参数。
   • 通过交叉验证等方法选择最优的超参数组合，提高模型的预测准确性。
   • 对训练好的模型进行评估，使用均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等指标衡量模型性能。
2. 人员分工
   • [成员 7 姓名]：负责 LSTM 模型结构的设计和参数设置。
   • [成员 8 姓名]：使用 PySpark 进行模型训练和参数优化，记录训练过程和结果。
   • [成员 9 姓名]：进行模型评估和超参数选择，分析模型性能并提出改进建议。

（四）推荐算法设计与实现组

1. 任务内容
   • 研究协同过滤、内容推荐等推荐算法，结合 LSTM 模型的评分预测结果，选择最适合美食推荐的算法或算法组合。
   • 根据用户的评分历史、评论内容、点击行为等信息，利用训练好的 LSTM 模型和推荐算法为用户提供个性化的美食推荐。
   • 考虑用户的地理位置、消费偏好等因素，对推荐结果进行优化和调整。
2. 人员分工
   • [成员 10 姓名]：负责推荐算法的研究和选择，分析不同算法的优缺点。
   • [成员 11 姓名]：实现推荐算法，结合 LSTM 模型的输出为用户生成推荐列表。
   • [成员 12 姓名]：对推荐结果进行优化和调整，提高推荐的准确性和实用性。

（五）系统开发与部署组

1. 任务内容
   • 设计系统的整体架构，包括数据层、处理层、存储层和应用层。
   • 使用 Django 等框架搭建系统后端，实现数据处理、模型调用和推荐逻辑。
   • 使用 Vue 等框架搭建前端界面，提供用户交互和推荐展示功能。
   • 对系统进行测试，包括功能测试、性能测试和用户体验测试，修复系统中存在的问题。
   • 将系统部署到服务器上，确保系统稳定运行。
2. 人员分工
   • [成员 13 姓名]：负责系统架构的设计和规划。
   • [成员 14 姓名]：使用 Django 框架进行系统后端开发，实现业务逻辑。
   • [成员 15 姓名]：使用 Vue 框架进行前端界面开发，提升用户体验。
   • [成员 16 姓名]：进行系统测试工作，记录和反馈问题。
   • [成员 17 姓名]：负责系统的部署和维护，确保系统正常运行。

（六）文档编写与报告撰写组

1. 任务内容
   • 编写项目的技术文档，包括系统设计文档、接口文档、使用手册等。
   • 撰写项目报告，总结项目的实施过程、研究成果和经验教训。
   • 制作项目演示 PPT，用于项目汇报和展示。
2. 人员分工
   • [成员 18 姓名]：负责技术文档的编写，确保文档的准确性和完整性。
   • [成员 19 姓名]：撰写项目报告，对项目进行全面总结和分析。
   • [成员 20 姓名]：制作项目演示 PPT，突出项目的亮点和成果。

四、项目进度安排

（一）第一阶段（第 1 - 2 周）：项目启动与需求分析

1. 召开项目启动会议，明确项目目标、任务和分工。
2. 进行需求调研，了解美团大众点评平台的数据特点和用户需求。
3. 完成需求分析报告，确定项目的功能需求和性能指标。

（二）第二阶段（第 3 - 4 周）：数据采集与预处理

1. 完成网络爬虫程序的设计与实现，开始采集数据。
2. 对采集到的数据进行清洗、格式化和特征提取。
3. 提交数据采集与预处理报告，展示数据处理的结果。

（三）第三阶段（第 5 - 6 周）：数据存储与管理

1. 搭建 Hadoop 集群，配置 HDFS，完成数据的分布式存储。
2. 使用 Hive 创建数据仓库，加载数据并进行查询分析。
3. 提交数据存储与管理报告，说明数据存储和查询的情况。

（四）第四阶段（第 7 - 8 周）：模型构建与训练

1. 设计 LSTM 模型结构，进行模型训练和参数优化。
2. 对训练好的模型进行评估和超参数选择。
3. 提交模型构建与训练报告，展示模型的性能和优化结果。

（五）第五阶段（第 9 - 10 周）：推荐算法设计与实现

1. 研究推荐算法，结合 LSTM 模型实现个性化美食推荐。
2. 对推荐结果进行优化和调整。
3. 提交推荐算法设计与实现报告，评估推荐算法的效果。

（六）第六阶段（第 11 - 12 周）：系统开发与测试

1. 设计系统的整体架构，进行系统后端和前端开发。
2. 对系统进行功能测试、性能测试和用户体验测试，修复问题。
3. 提交系统开发与测试报告，说明系统的功能和性能情况。

（七）第七阶段（第 13 - 14 周）：系统部署与上线

1. 将系统部署到服务器上，进行上线前的最后检查和优化。
2. 确保系统稳定运行，处理可能出现的线上问题。
3. 提交系统部署与上线报告，记录系统的部署和运行情况。

（八）第八阶段（第 15 - 16 周）：项目总结与验收

1. 编写项目的技术文档、项目报告和演示 PPT。
2. 组织项目验收会议，向相关部门和人员展示项目成果。
3. 根据验收意见进行项目整改和完善，完成项目结题。

五、项目资源需求

1. 硬件资源：服务器若干台，用于搭建 Hadoop 集群、存储数据和部署系统；开发工作站若干台，供项目成员进行开发和测试。
2. 软件资源：Hadoop、Hive、PySpark、Django、Vue 等开发框架和工具；Python、Java 等编程语言环境；数据库管理系统（如 MySQL）。
3. 数据资源：美团大众点评平台的用户评论、评分、商家信息等数据。

六、项目风险管理

1. 数据安全风险：在数据采集、存储和处理过程中，可能存在数据泄露的风险。应对措施：加强数据安全管理，采用加密技术对敏感数据进行加密存储和传输，设置严格的访问权限。
2. 技术难题风险：在模型构建、推荐算法设计和系统开发过程中，可能遇到技术难题无法及时解决。应对措施：提前进行技术调研和预研，组建技术专家团队提供技术支持，及时调整技术方案。
3. 项目进度风险：由于任务复杂、人员变动等原因，可能导致项目进度延迟。应对措施：制定详细的项目进度计划，加强项目进度监控和管理，及时协调资源解决进度问题。
4. 系统性能风险：系统上线后，可能面临高并发访问导致系统性能下降的风险。应对措施：在系统开发和测试阶段，进行充分的性能测试和优化，采用分布式架构和缓存技术提高系统性能。

七、项目验收标准

1. 功能验收标准
   • 系统能够实现数据采集、预处理、存储、模型训练、推荐算法实现等核心功能。
   • 用户可以通过前端界面进行搜索、评论、收藏等操作，并获得个性化的美食推荐。
   • 系统提供数据查询和分析功能，方便管理人员进行数据统计和决策。
2. 性能验收标准
   • 评分预测模型的 MSE、MAE 等指标达到预期目标，预测准确性较高。
   • 推荐算法的准确率、召回率等指标满足用户需求，推荐结果具有较高的实用性和满意度。
   • 系统在高并发访问情况下，响应时间在合理范围内，系统资源利用率合理。
3. 文档验收标准
   • 项目技术文档完整、准确，包括系统设计文档、接口文档、使用手册等。
   • 项目报告内容丰富、条理清晰，对项目的实施过程、研究成果和经验教训进行了全面总结。
   • 项目演示 PPT 制作精美、重点突出，能够清晰展示项目的亮点和成果。

项目负责人（签字）：____________________
日期：____________________

运行截图

推荐项目

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

🍅✌感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目代码以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！🍅✌

源码获取方式

🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，拉到文章底部即可看到个人联系方式。🍅

点赞、收藏、关注，不迷路，下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻