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 2025-06-26 17:34:51 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 hadoop python 大数据分布式毕业设计爬虫

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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、项目基本信息

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
项目负责人：[姓名]
项目成员：[成员 1 姓名]、[成员 2 姓名]、……
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的用户评价数据，这些数据蕴含着丰富的用户偏好和消费习惯信息。然而，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不足，难以精准捕捉用户动态偏好。本项目旨在结合大数据处理技术（PySpark、Hadoop、Hive）和深度学习模型（LSTM），构建一个高效、精准的美食推荐系统，为平台用户提供个性化推荐服务。

（二）项目目标

搭建基于 PySpark、Hadoop 和 Hive 的大数据处理平台，实现对美团、大众点评数据的高效存储、管理和查询。
构建基于 LSTM 模型的评分预测模块，准确预测用户对美食餐厅的评分。
开发个性化美食推荐系统，根据用户评分预测结果和特征信息，为用户提供精准的美食推荐。
对系统进行性能优化和测试，确保系统的稳定性和可靠性。

三、项目任务分解

（一）数据采集与预处理

任务描述
- 研究美团、大众点评等平台的数据接口和采集方式，制定数据采集策略。
- 编写数据采集程序，获取用户评价数据、餐厅基本信息等数据。
- 对采集到的原始数据进行清洗、去噪、缺失值处理等预处理操作。
负责人：[成员 1 姓名]
时间安排：[具体时间区间 1]
交付成果
- 数据采集程序代码
- 清洗后的数据集

（二）大数据平台搭建

Hadoop 集群搭建
- 任务描述
  - 安装和配置 Hadoop 集群，包括 NameNode 和 DataNode 的配置。
  - 进行集群的测试和优化，确保分布式存储的正常运行。
- 负责人：[成员 2 姓名]
- 时间安排：[具体时间区间 2]
- 交付成果
  - Hadoop 集群配置文档
  - 集群测试报告
Hive 数据仓库构建
- 任务描述
  - 部署 Hive，并将其与 Hadoop 集群连接。
  - 设计数据表结构，定义索引，将预处理后的数据导入 Hive 数据仓库。
  - 编写 HiveQL 查询语句，进行数据查询和分析。
- 负责人：[成员 3 姓名]
- 时间安排：[具体时间区间 3]
- 交付成果
  - Hive 数据仓库设计方案
  - 数据导入脚本
  - 数据查询分析报告

（三）特征提取与分析

用户特征提取
- 任务描述
  - 从 Hive 数据仓库中提取用户的历史评分、评论偏好、消费频率等信息。
  - 对用户特征进行编码和标准化处理，便于后续模型使用。
- 负责人：[成员 1 姓名]
- 时间安排：[具体时间区间 4]
- 交付成果
  - 用户特征数据集
  - 特征编码和处理代码
餐厅特征提取
- 任务描述
  - 提取餐厅的菜品类型、价格区间、地理位置等信息。
  - 对餐厅特征进行数值化和归一化处理。
- 负责人：[成员 2 姓名]
- 时间安排：[具体时间区间 4]
- 交付成果
  - 餐厅特征数据集
  - 特征处理代码
特征关联分析
- 任务描述
  - 利用 PySpark 的机器学习库（MLlib）对用户特征和餐厅特征进行分析，挖掘特征之间的关联关系。
  - 生成特征关联报告，为后续模型构建提供参考。
- 负责人：[成员 3 姓名]
- 时间安排：[具体时间区间 5]
- 交付成果
  - 特征关联分析报告
  - 关联分析代码

（四）LSTM 模型构建与训练

模型设计
- 任务描述
  - 研究 LSTM 模型的结构和原理，根据用户评分序列的特点设计合适的 LSTM 模型架构。
  - 确定模型的输入层、隐藏层和输出层的维度，选择合适的激活函数和优化算法。
- 负责人：[成员 1 姓名]
- 时间安排：[具体时间区间 6]
- 交付成果
  - LSTM 模型设计方案
数据准备与模型训练
- 任务描述
  - 使用 PySpark 将提取的特征数据转换为适合 LSTM 模型输入的格式。
  - 利用历史评分数据对 LSTM 模型进行训练，调整模型的参数，提高模型的预测精度。
- 负责人：[成员 2 姓名]
- 时间安排：[具体时间区间 7]
- 交付成果
  - 模型训练代码
  - 训练好的模型文件
模型评估与优化
- 任务描述
  - 使用均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等指标对训练好的模型进行评估。
  - 根据评估结果对模型进行优化，如调整网络结构、增加正则化项等。
- 负责人：[成员 3 姓名]
- 时间安排：[具体时间区间 8]
- 交付成果
  - 模型评估报告
  - 优化后的模型文件

（五）美食推荐算法设计

推荐策略制定
- 任务描述
  - 结合 LSTM 模型的评分预测结果和用户特征、餐厅特征，设计美食推荐算法。
  - 考虑多种推荐策略，如基于评分的推荐、协同过滤推荐等，并进行融合。
- 负责人：[成员 1 姓名]
- 时间安排：[具体时间区间 9]
- 交付成果
  - 美食推荐算法设计方案
算法实现
- 任务描述
  - 使用 Python 语言实现美食推荐算法，将其与 LSTM 模型和大数据平台进行集成。
  - 对推荐算法进行调试和优化，确保推荐结果的准确性和实时性。
- 负责人：[成员 2 姓名]
- 时间安排：[具体时间区间 10]
- 交付成果
  - 推荐算法实现代码

（六）系统开发与测试

前端界面开发
- 任务描述
  - 设计并开发美食推荐系统的前端界面，展示推荐结果给用户。
  - 实现用户与系统的交互功能，如搜索、筛选、评价等。
- 负责人：[成员 3 姓名]
- 时间安排：[具体时间区间 11]
- 交付成果
  - 前端界面代码
  - 界面设计文档
系统集成与测试
- 任务描述
  - 将大数据平台、LSTM 模型、推荐算法和前端界面进行集成，构建完整的美食推荐系统。
  - 对系统进行功能测试、性能测试和用户体验测试，发现并解决系统中存在的问题。
- 负责人：全体成员
- 时间安排：[具体时间区间 12]
- 交付成果
  - 系统测试报告
  - 优化后的系统代码