计算机毕业设计Python+PySpark+Hadoop图书推荐系统 图书可视化大屏 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

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

任务书:基于Python+PySpark+Hadoop的图书推荐系统设计与实现

一、任务背景与目标

1.1 背景

随着互联网图书市场的快速增长,用户面临信息过载问题,传统推荐系统因数据规模限制、算法效率低下和冷启动问题难以满足需求。Hadoop生态(HDFS+YARN)与PySpark(基于Spark的Python API)通过分布式存储与内存计算,可高效处理大规模数据;Python生态丰富的机器学习库(如Surprise、TensorFlow)为混合推荐算法提供支持。本任务旨在构建一个基于Python+PySpark+Hadoop的图书推荐系统,解决传统系统的数据规模瓶颈、算法效率与冷启动问题。

1.2 目标

  1. 技术目标
    • 实现亿级用户-图书交互数据的分布式存储与处理;
    • 设计混合推荐算法(协同过滤+内容推荐+深度学习),提升推荐精度(F1值≥0.35);
    • 支持实时推荐(响应时间≤500ms)。
  2. 应用目标
    • 为电商平台(如当当、京东图书)和数字图书馆(如超星、知网)提供可落地的推荐解决方案;
    • 发表核心期刊论文1篇,申请软件著作权1项。

二、任务内容与技术要求

2.1 数据采集与预处理

  1. 数据源
    • 豆瓣图书评分数据(用户ID、图书ID、评分、时间戳);
    • 用户行为日志(浏览、收藏、购买记录);
    • 图书元数据(ISBN、标题、作者、出版社、出版年份、主题标签);
    • 外部数据(天气、节假日、社交媒体舆情)。
  2. 预处理步骤
    • 数据清洗:去除重复记录、填充缺失值(如KNN插值)、处理异常值(如评分>5或<1的记录);
    • 文本特征提取:使用TF-IDF或LDA模型从图书描述中提取主题特征;
    • 数据存储:原始数据存入HDFS,清洗后数据存入HBase(支持快速查询),特征数据存入Hive表。

2.2 混合推荐算法设计

  1. 基于用户的协同过滤(UserCF)
    • 计算用户相似度矩阵(余弦相似度或皮尔逊相关系数);
    • 推荐相似用户喜欢的图书,解决新图书冷启动问题。
  2. 基于内容的推荐(Content-Based)
    • 构建图书内容特征向量(TF-IDF或预训练词嵌入如Word2Vec);
    • 计算用户历史偏好与图书特征的余弦相似度,推荐相似内容图书。
  3. 深度学习推荐(DNN)
    • 构建双塔模型(User Tower + Item Tower):
      • User Tower:输入用户历史行为序列,通过LSTM或Transformer编码为隐向量;
      • Item Tower:输入图书特征(如评分、主题、作者),编码为隐向量;
      • 输出:用户与图书隐向量的点积作为推荐分数。
  4. 混合策略
    • 加权融合UserCF、Content-Based与DNN的推荐分数,权重通过网格搜索优化(如UserCF:0.3, Content-Based:0.2, DNN:0.5)。

2.3 分布式计算优化

  1. PySpark并行化实现
    • 使用RDD的mapreduceByKey操作加速相似度矩阵计算;
    • 广播变量优化:将小数据集(如图书特征)广播至所有节点,减少网络传输;
    • 持久化缓存:对频繁访问的RDD(如用户相似度矩阵)使用persist()方法缓存至内存。
  2. Spark Streaming实时处理
    • 监听用户实时行为(如刚浏览科幻图书),触发增量更新推荐列表;
    • 结合Redis缓存实时推荐结果,降低系统延迟。

2.4 系统实现与评估

  1. 系统架构
    • 数据层:HDFS(存储原始数据)、HBase(缓存热点数据)、Hive(结构化查询);
    • 计算层:PySpark(并行化算法)、TensorFlow(DNN模型训练);
    • 服务层:Flask(Web接口)、Redis(缓存推荐结果);
    • 前端:ECharts(可视化推荐列表与评估指标)。
  2. 评估指标
    • 准确率(Precision)、召回率(Recall)、F1值、NDCG(归一化折损累积增益);
    • 响应时间(从请求到返回推荐列表的时间);
    • 对比基准模型:Surprise库中的SVD++(传统协同过滤)、LightGCN(图神经网络)。

三、任务分工与进度安排

3.1 任务分工

成员职责
张三数据采集与预处理(HDFS/HBase/Hive集成)
李四推荐算法设计与PySpark实现(UserCF/Content-Based/DNN)
王五系统开发与测试(Flask/Redis/ECharts集成)
赵六实验评估与论文撰写(指标计算、对比分析)

3.2 进度安排

阶段时间任务
第1-2周需求分析与文献调研确定技术路线,梳理推荐系统、分布式计算与深度学习相关文献
第3-4周数据采集与清洗爬取豆瓣图书数据,整合外部数据源,完成数据清洗与特征提取
第5-8周算法设计与开发完成UserCF、Content-Based、DNN算法开发,PySpark并行化优化
第9-10周系统集成与测试搭建Hadoop集群,开发Flask前端与PySpark后端,集成Redis缓存
第11-12周实验评估与优化在真实数据集上测试,对比基准模型,优化算法参数
第13-14周论文撰写与答辩完成开题报告、中期检查与毕业论文撰写,准备答辩材料

四、资源需求与保障措施

4.1 硬件资源

  • 服务器:4台(配置:16核CPU、64GB内存、2TB硬盘),用于搭建Hadoop集群(1 NameNode + 3 DataNode);
  • 云服务:阿里云OSS(存储原始数据)、Redis云数据库(缓存推荐结果)。

4.2 软件资源

  • 操作系统:Ubuntu 20.04 LTS;
  • 开发工具:PyCharm(Python开发)、IntelliJ IDEA(Scala开发)、Jupyter Notebook(算法调试);
  • 依赖库:Hadoop 3.3.4、Spark 3.3.2、Python 3.9、TensorFlow 2.12、Flask 2.3.2。

4.3 保障措施

  • 数据安全:对用户隐私数据(如浏览记录)进行脱敏处理,存储时加密;
  • 系统容错:通过HDFS三副本机制与Spark的checkpoint功能保障数据可靠性;
  • 进度监控:每周召开组会,汇报进展并调整计划。

五、预期成果与验收标准

5.1 预期成果

  1. 完成基于Python+PySpark+Hadoop的图书推荐系统原型开发;
  2. 在豆瓣图书数据集(含100万用户、50万图书、1亿条评分)上验证,推荐精度(F1值)较传统CF提升20%+;
  3. 发表核心期刊论文1篇,申请软件著作权1项。

5.2 验收标准

  1. 功能完整性:系统支持数据采集、预处理、推荐算法、实时更新与可视化全流程;
  2. 性能指标:推荐精度(F1值)≥0.35,响应时间≤500ms;
  3. 文档齐全性:提供需求分析、设计文档、测试报告与用户手册。

任务下达单位:XXX大学计算机学院
任务负责人:XXX
日期:2023年XX月XX日


备注:本任务书结合了分布式计算(Hadoop/PySpark)、机器学习(协同过滤、深度学习)与系统开发(Python/Flask),技术栈覆盖数据采集、算法设计、并行化优化与系统实现全流程,符合大数据专业培养要求。

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👇🏻

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

B站计算机毕业设计大学

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值