计算机毕业设计Hadoop+Hive+PySpark小说推荐系统 小说可视化 小说爬虫(源码+文档+PPT+详细讲解)

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介绍资料

《Hadoop+Hive+PySpark 小说推荐系统》任务书

一、任务基本信息

1. 项目名称：Hadoop+Hive+PySpark 小说推荐系统
2. 项目负责人：[姓名]
3. 项目组成员：[列出成员姓名]
4. 项目起止时间：[开始日期]-[结束日期]

二、任务背景与目标

（一）背景

在数字化阅读蓬勃发展的当下，网络文学平台积累了海量的小说数据和用户阅读行为数据。然而，用户面对海量小说时，难以快速找到符合自身兴趣的作品；平台也急需提升用户粘性和阅读转化率。Hadoop 的分布式存储与计算能力、Hive 的数据仓库管理优势以及 PySpark 的高效数据处理和机器学习功能，为构建高效的小说推荐系统提供了有力支持。

（二）目标

1. 搭建基于 Hadoop、Hive 和 PySpark 的技术架构，实现对海量小说数据和用户阅读数据的高效存储、管理和处理。
2. 运用 PySpark 进行数据挖掘和机器学习，提取小说特征和用户特征。
3. 实现协同过滤、内容推荐和混合推荐算法，为用户提供个性化的小说推荐列表。
4. 对推荐系统进行性能评估和优化，确保推荐结果的准确性和多样性。

三、任务分解与分工

（一）数据采集与预处理组

1. 成员：[成员 1、成员 2]
2. 任务内容
   • 使用 Python 编写爬虫程序，从指定的小说平台采集小说数据（如小说标题、作者、类别、简介、正文等）和用户阅读数据（如用户 ID、阅读记录、评分等）。
   • 对采集到的数据进行清洗，去除重复数据、修正格式错误、处理缺失值等。
   • 将预处理后的数据以合适的格式存储到 Hadoop HDFS 中。
3. 时间节点
   • 第 1 - 2 周：完成爬虫程序的设计和初步测试。
   • 第 3 - 4 周：进行数据采集，并对采集到的数据进行初步清洗。
   • 第 5 周：完成数据的最终清洗和存储到 HDFS。

（二）数据存储与管理组

1. 成员：[成员 3、成员 4]
2. 任务内容
   • 使用 Hive 创建数据库和表结构，根据小说数据和用户阅读数据的特点设计合理的表结构。
   • 将 HDFS 中的数据导入 Hive 表，进行数据的分区存储，提高数据查询效率。
   • 建立数据索引，优化数据查询性能。
3. 时间节点
   • 第 6 周：完成 Hive 数据库和表结构的设计。
   • 第 7 周：将数据从 HDFS 导入 Hive 表。
   • 第 8 周：完成数据分区存储和索引建立。

（三）特征提取与分析组

1. 成员：[成员 5、成员 6]
2. 任务内容
   • 对小说文本进行特征提取，使用 PySpark 的 MLlib 库实现 TF-IDF 算法提取关键词特征，使用 Word2Vec 算法生成语义特征向量。
   • 对用户阅读行为数据进行分析，构建用户画像，包括用户的阅读偏好（如喜欢的小说类别、作者等）、阅读频率、阅读时长等特征。
   • 对提取的特征进行可视化和分析，为推荐算法提供数据支持。
3. 时间节点
   • 第 9 - 10 周：完成小说文本的特征提取。
   • 第 11 周：完成用户阅读行为数据的分析和用户画像构建。
   • 第 12 周：完成特征的可视化和分析报告。

（四）推荐算法实现组

1. 成员：[成员 7、成员 8]
2. 任务内容
   • 实现基于用户的协同过滤算法，计算用户之间的相似度，根据相似用户的阅读行为为用户推荐小说。
   • 实现基于内容的推荐算法，计算小说之间的相似度，根据用户的历史阅读记录为用户推荐相似的小说。
   • 结合两种算法，采用加权融合的方式实现混合推荐算法，调整算法参数以提高推荐效果。
3. 时间节点
   • 第 13 - 14 周：完成协同过滤和内容推荐算法的实现。
   • 第 15 周：完成混合推荐算法的实现和初步调试。
   • 第 16 周：对推荐算法进行优化和调整。

（五）系统评估与优化组

1. 成员：[成员 9、成员 10]
2. 任务内容
   • 使用准确率、召回率、F1 值等指标对推荐系统的性能进行评估，通过对比不同算法和参数组合下的评估结果，选择最优的推荐方案。
   • 根据评估结果对推荐系统进行优化，如调整算法参数、改进特征提取方法等，提高推荐系统的准确性和多样性。
   • 编写系统评估报告，总结评估过程和结果。
3. 时间节点
   • 第 17 周：完成推荐系统的初步评估。
   • 第 18 周：对推荐系统进行优化。
   • 第 19 周：完成系统评估报告。

（六）系统集成与测试组

1. 成员：[全体成员]
2. 任务内容
   • 将各个模块进行集成，构建完整的小说推荐系统。
   • 对系统进行全面测试，包括功能测试、性能测试、兼容性测试等，确保系统的稳定性和可靠性。
   • 根据测试结果对系统进行修复和优化。
3. 时间节点
   • 第 20 - 21 周：完成系统集成和初步测试。
   • 第 22 - 23 周：进行系统优化和修复。
   • 第 24 周：完成系统的最终测试和验收。

四、资源需求

（一）硬件资源

1. 服务器若干台，用于搭建 Hadoop 集群、Hive 数据仓库和运行 PySpark 程序。
2. 存储设备，用于存储海量的数据。

（二）软件资源

1. Hadoop 分布式文件系统和计算框架。
2. Hive 数据仓库工具。
3. Python 编程语言及相关的库（如 requests、BeautifulSoup、PySpark 等）。
4. 数据库管理系统（如 MySQL，用于存储元数据等）。

（三）人力资源

项目组成员具备 Python 编程、Hadoop、Hive 和 PySpark 等相关技术的知识和技能。

五、风险管理

（一）技术风险

1. 风险描述：可能遇到技术难题，如 Hadoop 集群的配置和优化、PySpark 算法的实现等。
2. 应对措施：提前进行技术学习和培训，查阅相关文档和资料，向技术专家请教。

（二）数据风险

1. 风险描述：数据采集过程中可能遇到反爬虫机制，导致数据采集不完整；数据质量可能存在问题，影响推荐效果。
2. 应对措施：优化爬虫程序，采用代理 IP、设置请求头等方式绕过反爬虫机制；加强数据预处理，提高数据质量。

（三）时间风险

1. 风险描述：项目进度可能因各种原因（如技术难题、人员变动等）而延迟。
2. 应对措施：制定详细的项目计划，合理安排时间节点，加强项目进度监控，及时调整计划。

六、成果交付

（一）系统交付

1. 完整的小说推荐系统，包括数据采集、预处理、存储、特征提取、推荐算法实现和结果展示等功能模块。
2. 系统使用说明书，详细介绍系统的安装、配置和使用方法。

（二）文档交付

1. 项目开题报告，阐述项目的背景、目标、研究方法和技术路线等。
2. 项目中期报告，总结项目的进展情况、遇到的问题和解决方案。
3. 项目结题报告，包括系统的设计思路、实现过程、实验结果和分析结论等。
4. 系统评估报告，对推荐系统的性能进行评估和分析。

七、审核与验收

（一）审核

项目组成员定期向项目负责人汇报工作进展，项目负责人对各阶段的工作成果进行审核，确保任务按计划完成。

（二）验收

项目结束后，组织相关专家对项目进行验收。验收内容包括系统的功能、性能、稳定性和文档的完整性等。验收合格后，项目正式结束。

项目负责人（签字）：[签字]
日期：[具体日期]

运行截图

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