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)

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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

  1. 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
  2. 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
  3. 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

  1. 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
  2. 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
  1. 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

  1. 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
  2. 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
  3. 知识产权

    • 申请软件著作权1项
    • 发表核心期刊论文1篇

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

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