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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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！

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介绍资料

任务书：基于Hadoop+PySpark+Scrapy爬虫的视频推荐系统开发

一、项目背景与目标

1.1 项目背景

随着互联网视频内容的爆发式增长（如抖音、B站日均上传视频超千万条），用户面临“信息过载”问题，传统推荐系统依赖单一平台内部数据，存在以下缺陷：

• 数据维度单一：仅利用用户观看历史、点赞等行为数据，忽略外部热点事件、社交媒体讨论等动态信息。
• 冷启动问题严重：新用户或新视频缺乏历史行为数据，推荐质量显著下降。
• 实时性不足：静态模型无法捕捉用户兴趣突变（如突发热点事件相关视频需求激增）。

1.2 项目目标

开发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：从豆瓣电影、微博热搜、知乎话题等多平台抓取视频相关数据（评分、评论、热度趋势）。
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），提升推荐多样性与冷启动性能。

预期成果：

• 系统支持10万级用户与百万级视频的实时推荐，推荐准确率（Precision@10）较传统方法提升10%-15%。
• 冷启动场景下（如新用户/新视频），推荐覆盖率提升至80%以上。
• 系统响应时间≤500ms（90%请求），支持横向扩展以应对数据量增长。

二、项目范围与功能模块

2.1 项目范围

• 数据源：豆瓣电影、微博热搜、B站弹幕、YouTube公开数据集（如MovieLens）。
• 技术栈：
  • 爬虫层：Scrapy + Scrapy-Redis + Splash（动态页面渲染）。
  • 存储层：Hadoop HDFS（原始数据） + Hive（结构化数据查询）。
  • 计算层：PySpark（离线处理） + PySpark Streaming（实时特征更新）。
  • 推荐层：Flask API（推荐服务） + Redis（缓存热门结果）。
• 用户群体：视频平台运营方、终端用户（需登录测试账号验证推荐效果）。

2.2 功能模块

模块	功能描述
多源数据爬取	定时爬取豆瓣评分、微博热搜、B站弹幕等数据，支持动态页面渲染与反爬策略。
数据存储与管理	原始数据存储至HDFS，结构化数据导入Hive表，支持按日期/数据源分区查询。
分布式数据处理	使用PySpark清洗数据（去重、填充缺失值）、提取特征（用户画像、视频标签）。
混合推荐模型	结合协同过滤（UserCF/ItemCF）与内容推荐（Word2Vec文本相似度），加权融合结果。
实时推荐服务	通过Flask API接收用户请求，调用PySpark模型生成推荐列表，缓存至Redis。
系统监控与日志	记录爬虫运行状态、模型训练耗时、推荐响应时间等指标，支持异常报警。

三、技术方案与实施计划

3.1 技术方案

3.1.1 多源数据爬取

• 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B站弹幕、微博热搜），集成Splash模拟浏览器行为。
  • 反爬策略：代理IP池（如Bright Data）、随机User-Agent、请求间隔随机化（2-5秒）。
• 数据示例：

  json

  	{
  	"video_id": "12345",
  	"title": "AI生成视频技术解析",
  	"platform": "B站",
  	"views": 100000,
  	"comments": [
  	{"user": "张三", "content": "讲解很清晰！", "sentiment": "positive"},
  	{"user": "李四", "content": "代码能开源吗？", "sentiment": "neutral"}
  	],
  	"weibo_hot_score": 85 // 微博热搜关联度评分
  	}

3.1.2 分布式数据处理

• 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（如使用TextBlob进行情感分析）。
• 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、评论情感极性（positive/negative/neutral）。
  • 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）。

3.1.3 混合推荐模型

• 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（如评分≥4.5的视频权重+20%）。
• 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（根据微博热搜排序），新视频通过内容相似度推荐给潜在用户。

3.1.4 实时推荐服务

• API设计：

  python

  	# Flask API示例
  	@app.route('/recommend', methods=['POST'])
  	def recommend():
  	user_id = request.json['user_id']
  	# 从Redis获取用户实时特征
  	user_features = redis.get(f"user:{user_id}")
  	# 调用PySpark模型生成推荐列表
  	recommendations = spark_model.predict(user_features)
  	return jsonify({"recommendations": recommendations[:10]})

• 缓存策略：
  • 对热门视频的推荐结果缓存至Redis（TTL=10分钟），减少重复计算。
  • 使用LRU（最近最少使用）算法淘汰冷门数据。

3.2 实施计划

阶段	时间	任务	交付物
需求分析	第1周	调研视频平台需求，明确数据源、功能模块与技术指标。	需求规格说明书
系统设计	第2-3周	完成系统架构设计、数据库设计、API接口定义。	系统设计文档、UML图
数据爬取	第4-5周	实现Scrapy爬虫，爬取豆瓣、微博等数据，存储至HDFS。	爬虫代码、样例数据集
数据处理	第6-7周	使用PySpark清洗数据并提取特征，生成训练集。	特征工程代码、清洗后数据集
模型训练	第8-9周	训练混合推荐模型，在MovieLens数据集上验证效果。	模型代码、评估报告（Precision@K）
系统实现	第10-11周	开发Flask推荐服务，集成Redis缓存，完成前后端联调。	系统原型、测试账号
测试优化	第12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。	测试报告、优化方案
验收交付	第13周	提交最终代码、文档，进行项目验收。	完整系统、用户手册、技术文档

四、资源需求与风险管理

4.1 资源需求

• 硬件资源：
  • 爬虫集群：3台云服务器（4核8G，用于分布式爬取）。
  • Hadoop集群：5台云服务器（8核16G，用于存储与计算）。
  • 推荐服务：1台云服务器（4核8G，部署Flask API与Redis）。
• 软件资源：
  • 操作系统：Ubuntu 20.04。
  • 开发工具：PyCharm、Postman（API测试）、Jupyter Notebook（模型调试）。
  • 依赖库：Scrapy 2.11、PySpark 3.5、Flask 2.3、Redis 7.0。

4.2 风险管理

风险类型	描述	应对措施
数据质量风险	爬取数据存在噪声（如虚假评论、刷分行为），影响推荐效果。	引入数据清洗规则（如过滤评分异常值）、人工抽检。
反爬风险	目标网站更新反爬策略（如验证码、IP封禁），导致爬虫失效。	定期更新代理IP池、集成验证码识别服务（如2Captcha）。
性能风险	系统响应时间超标（如推荐耗时>1秒），影响用户体验。	优化模型复杂度（如减少特征维度）、增加缓存命中率。
法律风险	爬取数据涉及版权或隐私（如用户评论中的个人信息）。	仅爬取公开数据、匿名化处理用户信息、遵守Robots协议。

五、验收标准与交付成果

5.1 验收标准

1. 功能完整性：系统实现需求规格说明书中的所有功能模块（如爬虫、推荐、缓存）。
2. 性能指标：
   • 推荐响应时间≤500ms（90%请求）。
   • 系统支持10万级用户与百万级视频的实时推荐。
3. 准确率要求：
   • Precision@10（前10个推荐中用户实际点击的比例）≥0.35。
   • 冷启动场景下推荐覆盖率≥80%。

5.2 交付成果

1. 系统原型：可运行的视频推荐系统，包含爬虫、数据处理、推荐服务与监控模块。
2. 技术文档：
   • 系统设计文档（架构图、数据库设计、API接口）。
   • 用户手册（系统部署、操作指南、测试账号）。
   • 开发文档（代码注释、依赖库说明、环境配置）。
3. 实验报告：在MovieLens数据集上对比不同推荐算法的准确率、召回率与F1值。

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任务书签署：
项目负责人：__________________
日期：__________________

（注：实际任务书需根据项目规模与团队分工调整细节）

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！

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