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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
- 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)。
- 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
- 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)。
- 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
- 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。
- 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。
- 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。
- 构建双塔模型(User Tower + Item Tower):
- 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
- PySpark并行化实现:
- 使用RDD的
map
、reduceByKey
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。
- 使用RDD的
- 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
- 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)。
- 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
- 完成基于Python+PySpark+Hadoop的图书推荐系统原型开发;
- 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%+;
- 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
- 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;
- 性能指标:推荐精度(F1值)≥0.35,响应时间≤500ms;
- 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
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