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)-优快云博客

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介绍资料

开题报告：基于PySpark+Hadoop+Hive+LSTM的美团大众点评分析与评分预测系统

一、研究背景与意义

1.1 研究背景

随着本地生活服务市场的快速发展，美团、大众点评等平台积累了海量用户评论数据（日均新增评论超500万条）。这些数据蕴含用户消费偏好、商家服务质量等关键信息，但传统分析方法面临三大挑战：

数据规模：PB级原始评论数据存储与处理困难
特征复杂性：文本情感、时间序列、商家属性等多模态特征融合不足
预测时效性：现有模型难以捕捉用户评价的动态变化趋势

1.2 研究意义

本课题构建基于PySpark+Hadoop+Hive的分布式分析框架，结合LSTM时间序列模型，实现：

商家服务质量评估：通过评论情感分析量化商家服务水平
用户偏好预测：挖掘用户评分行为的时间模式
平台运营优化：为商家推荐改进方向，提升用户留存率

理论价值：探索多模态数据融合在推荐系统中的应用，验证分布式计算与深度学习的协同效果。

二、国内外研究现状

2.1 分布式计算技术应用

Hadoop生态：阿里基于Hadoop构建用户行为分析系统，支持每日10PB数据处理（2023年双11实战报告）
PySpark实践：Netflix使用PySpark实现电影推荐系统的实时更新，响应延迟<200ms（SIGKDD 2024）
Hive优化：腾讯优化Hive查询引擎，使复杂分析任务执行效率提升3倍（VLDB 2024）

2.2 评分预测模型进展

模型类型	代表研究	准确率	局限性
传统机器学习	SVM+TF-IDF（2020）	78.5%	忽略时间序列特征
深度学习	LSTM+Word2Vec（2022）	86.3%	未考虑商家属性特征
图神经网络	GCN+用户关系图（2023）	89.1%	计算复杂度高，难以扩展
多模态融合	BERT+LSTM+Tabular（2024）	92.7%	需大规模GPU集群支持

现存问题：现有研究多聚焦单一数据模态，缺乏对分布式计算与深度学习协同优化的系统性探索。

三、研究内容与技术路线

3.1 研究内容

分布式数据架构设计
- 构建Hadoop+Hive数据仓库，实现PB级评论数据的分区存储与高效查询
- 设计PySpark ETL流程，完成数据清洗、特征提取与特征存储
多模态特征工程
- 文本特征：使用BERT预训练模型提取评论语义特征（768维向量）
- 时间特征：构建用户评分时间序列（滑动窗口=30天）
- 商家特征：提取商家类别、人均消费、地理位置等结构化特征
LSTM评分预测模型
- 构建双通道LSTM网络：
  - 文本通道：处理评论语义特征
  - 时间通道：建模用户评分行为演变
- 引入注意力机制动态加权关键时间点

3.2 技术路线

mermaid

	`graph TD`
	`A[数据采集] --> B[Hadoop存储]`
	`B --> C[Hive数据仓库]`
	`C --> D[PySpark ETL]`
	`D --> E[特征存储]`
	`E --> F[LSTM模型训练]`
	`F --> G[预测服务]`

	`subgraph 数据层`
	`A -->\|原始评论\| B`
	`B -->\|ODS层\| C`
	`C -->\|DWD层\| D`
	`end`

	`subgraph 特征层`
	`D -->\|文本特征\| E1[BERT向量]`
	`D -->\|时间特征\| E2[评分序列]`
	`D -->\|商家特征\| E3[结构化数据]`
	`E1 & E2 & E3 --> E`
	`end`

	`subgraph 模型层`
	`E --> F`
	`F -->\|模型参数\| G`
	`end`

四、创新点与预期成果

4.1 创新点

分布式深度学习协同
- 提出PySpark+LSTM的混合架构：
  - PySpark处理特征工程（分布式计算）
  - TensorFlow训练LSTM模型（GPU加速）
- 实现特征计算与模型训练的流水线并行化
动态权重注意力机制
- 设计时间-特征双维度注意力模块：

python

	`class DualAttention(Layer):`
	`def __init__(self):`
	`super().__init__()`
	`self.time_att = Dense(1, activation='tanh')`
	`self.feat_att = Dense(1, activation='tanh')`

	`def call(self, inputs):`
	`# 时间注意力`
	`time_weights = Softmax(self.time_att(inputs), axis=1)`
	`# 特征注意力`
	`feat_weights = Softmax(self.feat_att(inputs), axis=-1)`
	`return inputs * time_weights * feat_weights`

增量学习优化
- 实现模型在线更新：
  - 每日增量训练：使用PySpark Streaming捕获新评论
  - 参数热更新：通过TensorFlow Serving实现模型无缝切换

4.2 预期成果

系统平台
- 构建美团/大众点评分析系统，支持：
  - 商家服务质量可视化看板
  - 用户评分趋势预测
  - 异常评分实时告警
性能指标

指标基线值目标值
预测准确率(MAE) 0.85 ≤0.62
训练速度 12h ≤3h
特征计算吞吐量 10万条/min ≥50万条/min
知识产权
- 申请软件著作权1项
- 发表核心期刊论文1篇

指标	基线值	目标值
预测准确率(MAE)	0.85	≤0.62
训练速度	12h	≤3h
特征计算吞吐量	10万条/min	≥50万条/min

五、研究计划与进度安排

阶段	时间节点	任务内容	交付物
需求分析	2025.09	完成美团/大众点评数据调研	数据字典、需求规格说明书
架构设计	2025.10	确定技术选型与系统架构	系统架构图、技术方案文档
核心开发	2025.11-12	完成分布式ETL与模型开发	可运行系统原型
优化测试	2026.01-02	性能调优与压力测试	测试报告、优化方案文档
论文撰写	2026.03	完成研究成果总结与论文撰写	学术论文初稿

六、保障措施

6.1 技术保障

硬件环境：实验室提供8节点Hadoop集群（每节点16核64G内存）
软件支持：已获取TensorFlow企业版授权，支持分布式训练
数据资源：与美团合作获取脱敏评论数据（100万用户×3年行为数据）

6.2 团队保障

指导教师：XXX教授（大数据分析方向，主持国家自然科学基金重点项目）
成员分工：
- 负责人：系统架构设计与模型优化
- 成员A：分布式计算模块开发
- 成员B：前端可视化实现

七、参考文献

[1] 李明等. 基于Hadoop的电商用户行为分析系统[J]. 计算机学报,2023,46(5):1023-1038.
[2] Zhang Y, et al. LSTM-based time series prediction for user review scoring[C]. KDD 2024: 1456-1464.
[3] 美团技术团队. 美团大数据平台架构演进[R]. 2023.
[4] Chollet F. Deep Learning with Python[M]. Manning Publications, 2021.

申请人承诺：以上内容真实可靠，研究计划切实可行，愿按学校规定开展研究工作。
申请人签名：__________
日期：2025年8月XX日