计算机毕业设计Hadoop+PySpark+Scrapy爬虫视频推荐系统 视频可视化 大数据毕业设计 (代码+LW文档+PPT+讲解视频)

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介绍资料

开题报告：基于Hadoop+PySpark+Scrapy爬虫的视频推荐系统设计与实现

一、研究背景与意义

1.1 研究背景

随着互联网视频内容的爆炸式增长（如YouTube、Bilibili、抖音等平台日均上传视频量超千万条），用户面临“信息过载”问题，传统搜索和分类方式难以满足个性化需求。同时，视频平台需通过精准推荐提升用户留存率（研究表明，个性化推荐可使用户观看时长增加30%以上）。然而，现有推荐系统存在以下问题：

• 数据来源单一：依赖平台内部用户行为数据，忽略外部多源异构数据（如社交媒体热点、影视评分网站）。
• 实时性不足：静态模型无法动态捕捉用户兴趣变化（如突发热点事件相关视频需求激增）。
• 冷启动问题：新用户或新视频缺乏历史行为数据，推荐质量显著下降。

1.2 研究意义

本课题旨在构建一个基于多源数据融合的实时视频推荐系统，通过整合以下技术解决上述问题：

1. Scrapy爬虫：从多平台（如豆瓣电影、微博热搜、知乎话题）抓取视频相关数据（评分、评论、热度趋势），补充用户兴趣维度。
2. Hadoop+PySpark：利用分布式存储与计算能力处理海量数据（PB级），支持实时特征工程与模型训练。
3. 混合推荐算法：结合协同过滤（捕捉用户群体行为）与内容推荐（利用爬取的文本/图像特征），提升推荐多样性。

应用价值：为视频平台提供低成本、高扩展性的推荐解决方案，降低用户流失率，提升广告转化率（个性化推荐可提高广告点击率15%-25%）。

二、国内外研究现状

2.1 推荐系统技术演进

• 传统方法：基于用户的协同过滤（UserCF）和基于物品的协同过滤（ItemCF），依赖用户-物品评分矩阵，存在数据稀疏性问题。
• 深度学习时代：YouTube深度神经网络（DNN）推荐模型、Wide&Deep模型，通过嵌入层（Embedding）处理高维稀疏特征，但需大量标注数据且训练成本高。
• 实时推荐：Apache Flink/Spark Streaming实现流式特征更新，但缺乏多源数据融合能力。

2.2 爬虫技术在推荐系统中的应用

• 数据增强：Netflix通过爬取IMDb评分数据优化影片推荐；国内视频平台（如爱奇艺）结合微博热搜动态调整推荐权重。
• 反爬与数据质量：目标网站反爬机制（如IP封禁、验证码）限制数据采集规模；爬取数据存在噪声（如虚假评论、刷分行为）。

2.3 现有研究的不足

• 多数系统仅依赖单一平台内部数据，忽略外部数据对用户兴趣的补充作用。
• 分布式计算框架（如Hadoop/Spark）在推荐系统中的应用多集中于离线训练，实时性不足。
• 缺乏对爬取数据与推荐模型协同优化的研究（如如何根据推荐效果动态调整爬取策略）。

三、研究目标与内容

3.1 研究目标

设计并实现一个基于Hadoop+PySpark+Scrapy的视频推荐系统，具备以下能力：

1. 多源数据融合：从视频平台、社交媒体、评分网站爬取结构化与非结构化数据。
2. 实时特征工程：利用PySpark Streaming处理用户实时行为（如点击、收藏），动态更新推荐模型。
3. 混合推荐模型：结合协同过滤与内容推荐，解决冷启动问题并提升推荐多样性。
4. 系统可扩展性：支持横向扩展以应对数据量与用户规模增长。

3.2 研究内容

3.2.1 多源数据爬取与存储

• 数据源选择：
  • 视频平台：Bilibili（弹幕、投币）、YouTube（观看时长、点赞）。
  • 社交媒体：微博热搜（热点事件）、小红书（用户笔记）。
  • 评分网站：豆瓣电影（评分、标签）、IMDb（国际影片数据）。
• 爬虫设计：
  • 使用Scrapy框架实现分布式爬虫，通过Scrapy-Redis管理请求队列与去重。
  • 针对动态页面（如AJAX加载的评论区），集成Splash或Selenium模拟浏览器行为。
  • 反爬策略：代理IP池、随机User-Agent、请求间隔随机化。
• 数据存储：
  • 原始数据存储于Hadoop HDFS，按数据源与日期分区（如/data/weibo/202410/）。
  • 结构化数据导入Hive表，支持SQL查询（如SELECT * FROM douban_movies WHERE year=2024）。

3.2.2 分布式数据处理与特征工程

• 数据清洗：
  • 使用PySpark过滤无效数据（如评分为0的记录、重复评论）。
  • 填充缺失值：用户年龄缺失时填充同地区均值，视频标签缺失时通过NLP提取关键词。
• 特征提取：
  • 用户特征：年龄、性别、地域、历史观看品类偏好（如科技、娱乐）。
  • 视频特征：时长、类别、评分、评论情感分析（使用PySpark NLP库TextBlob）。
  • 实时特征：用户最近1小时的点击序列、当前热点事件关联度（通过爬取的微博热搜计算TF-IDF）。
• 降维处理：
  • 对高维稀疏特征（如用户观看历史）使用PCA降维，减少模型过拟合风险。

3.2.3 混合推荐模型设计

• 协同过滤模块：
  • 基于用户的协同过滤（UserCF）：计算用户相似度（余弦相似度），推荐相似用户观看过的视频。
  • 基于物品的协同过滤（ItemCF）：计算视频相似度（Jaccard相似度），推荐与用户历史观看视频相似的内容。
• 内容推荐模块：
  • 使用Word2Vec将视频标题/描述转换为向量，计算与用户兴趣向量的余弦相似度。
  • 结合爬取的评分数据，对高评分视频赋予更高权重。
• 模型融合：
  • 加权融合：协同过滤（60%）+ 内容推荐（40%），权重通过网格搜索优化。
  • 冷启动处理：新用户默认推荐热点视频（根据爬取的微博热搜排序），新视频通过内容相似度推荐给潜在用户。

3.2.4 系统实现与优化

• 技术栈：
  • 爬虫层：Scrapy + Scrapy-Redis + Splash。
  • 存储层：Hadoop HDFS + Hive。
  • 计算层：PySpark + PySpark Streaming。
  • 推荐服务层：Flask API + Redis缓存（存储实时推荐结果）。
• 性能优化：
  • 爬虫并行化：多节点同时爬取不同数据源，通过Kafka消息队列协调任务分配。
  • 模型增量更新：使用PySpark Streaming监听HDFS数据变更，触发模型微调（如每10分钟更新一次用户相似度矩阵）。
  • 缓存策略：对热门视频的推荐结果缓存至Redis，减少重复计算。

四、研究方法与技术路线

4.1 研究方法

• 文献调研法：分析国内外推荐系统与爬虫技术相关论文（如KDD、WWW会议论文）。
• 实验法：在真实数据集（如MovieLens）上对比不同推荐算法的准确率（Precision@K）、召回率（Recall@K）。
• 系统开发法：按照“需求分析→设计→实现→测试”的流程完成系统开发。

4.2 技术路线

mermaid

	graph TD
	A[多源数据爬取] --> B[Hadoop存储]
	B --> C[PySpark数据清洗]
	C --> D[特征工程]
	D --> E[混合推荐模型训练]
	E --> F[实时推荐服务]
	F --> G[用户反馈循环]
	G --> C

1. 数据采集：Scrapy爬取多平台数据，存储至HDFS。
2. 数据处理：PySpark清洗数据并提取特征，生成训练集。
3. 模型训练：使用PySpark MLlib训练混合推荐模型。
4. 实时推荐：Flask API接收用户请求，调用模型生成推荐列表。
5. 反馈优化：记录用户点击行为，动态调整模型参数（如协同过滤中的用户相似度权重）。

五、预期成果与创新点

5.1 预期成果

1. 系统原型：完成可运行的视频推荐系统，支持10万级用户与百万级视频的实时推荐。
2. 实验报告：在真实数据集上验证系统性能（推荐准确率提升10%-15%，冷启动问题缓解30%）。
3. 技术文档：撰写系统设计文档与用户手册，包含爬虫配置、模型部署等详细步骤。

5.2 创新点

1. 多源数据融合：首次将微博热搜、豆瓣评分等外部数据引入视频推荐，补充用户兴趣维度。
2. 实时动态推荐：通过PySpark Streaming实现特征与模型的分钟级更新，捕捉用户兴趣突变（如突发新闻相关视频需求）。
3. 爬虫-推荐协同优化：根据推荐效果（如点击率）动态调整爬取策略（如优先爬取高点击率视频的相关数据）。

六、研究计划与进度安排

阶段	时间	任务
文献调研	第1-2周	收集推荐系统与爬虫技术相关论文，确定技术路线
系统设计	第3-4周	完成系统架构设计、数据库设计、API接口定义
数据爬取	第5-6周	实现Scrapy爬虫，爬取豆瓣、微博等数据，存储至HDFS
数据处理	第7-8周	使用PySpark清洗数据并提取特征，生成训练集
模型训练	第9-10周	训练混合推荐模型，在MovieLens数据集上验证效果
系统实现	第11-12周	开发Flask推荐服务，集成Redis缓存，完成前后端联调
测试优化	第13-14周	部署系统至测试环境，收集用户反馈，优化推荐算法与爬虫策略
论文撰写	第15-16周	撰写开题报告、中期报告与毕业论文，准备答辩材料

七、参考文献

[1] Koren Y, Bell R, Volinsky C. Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems[J]. Computer, 2009, 42(8): 30-37.
[2] Covington P, Adams J, Sargin E. Deep Neural Networks for YouTube Recommendations[C]//Proceedings of the 10th ACM Conference on Recommender Systems. 2016: 191-198.
[3] 李航. 统计学习方法[M]. 清华大学出版社, 2012.
[4] Apache Spark Documentation. Overview - Spark 4.0.0 Documentation
[5] Scrapy Official Documentation. Scrapy 2.13 documentation — Scrapy 2.13.3 documentation

（注：实际引用需根据论文格式调整）

八、指导教师意见

（待填写）

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开题报告撰写说明：

1. 突出问题导向：明确现有推荐系统的不足，强调本课题的创新性。
2. 技术细节具体化：如爬虫如何反爬、模型如何融合、实时性如何实现等。
3. 实验设计合理：需说明数据集来源、评估指标（如Precision@K、Recall@K）与对比算法。
4. 进度安排可行：避免任务过于集中或分散，确保每周有明确目标。

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