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

任务书：基于PySpark+Hadoop+Hive+LSTM的美团大众点评分析与评分预测系统开发

一、任务概述

1.1 任务背景

美团、大众点评等本地生活服务平台每日产生海量用户评论数据（约800万条/日），包含文本评价、星级评分、消费时间等多维度信息。传统分析方法存在三大瓶颈：

• 数据处理效率低：单机处理PB级数据需数周时间
• 特征提取片面化：仅使用文本或评分单一模态特征
• 预测模型滞后性：无法捕捉用户评价的动态变化趋势

1.2 任务目标

构建分布式智能分析系统，实现：

1. 高效数据处理：基于Hadoop+Hive构建数据仓库，PySpark实现特征工程并行化
2. 多模态特征融合：联合文本语义、时间序列、商家属性构建复合特征体系
3. 动态评分预测：采用LSTM+注意力机制模型，实现未来7天评分预测（MAE≤0.65）

二、任务分解与责任分配

2.1 系统架构组（负责人：张三）

任务内容：

1. 设计Hadoop集群拓扑（3主节点+6数据节点）
2. 开发Hive数据仓库表结构（ODS/DWD/DWS分层设计）
3. 实现PySpark与TensorFlow的混合调度框架

交付物：

• 《分布式系统架构设计文档》
• Hive建表SQL脚本（含分区策略）
• 混合计算框架代码库

2.2 数据处理组（负责人：李四）

任务内容：

1. 开发PySpark ETL流程：
   • 数据清洗（去重、异常值处理）
   • 文本预处理（分词、停用词过滤）
   • 特征提取（BERT文本向量、时间窗口统计）
2. 构建特征存储系统（Parquet格式+Snappy压缩）

交付物：

• ETL作业代码（Scala/Python）
• 特征字典文档（含300+特征定义）
• 数据质量检查报告

2.3 模型开发组（负责人：王五）

任务内容：

1. 开发LSTM评分预测模型：

python

	class HybridLSTM(Model):
	def __init__(self):
	super().__init__()
	# 文本分支
	self.text_lstm = LSTM(128, return_sequences=True)
	# 时间分支
	self.time_lstm = LSTM(64, return_sequences=True)
	# 注意力融合层
	self.attention = DualAttention()
	# 预测头
	self.dense = Dense(1)
	def call(self, inputs):
	text_feat, time_feat = inputs
	text_out = self.text_lstm(text_feat)
	time_out = self.time_lstm(time_feat)
	fused = Concatenate()([text_out, time_out])
	attended = self.attention(fused)
	return self.dense(attended)

1. 实现模型训练流水线：
   • 分布式训练（PySpark+Horovod）
   • 超参数优化（Optuna框架）
   • 模型解释性分析（SHAP值计算）

交付物：

• 模型训练代码（TensorFlow 2.x）
• 实验对比报告（含5种基线模型对比）
• 模型可解释性分析报告

2.4 应用开发组（负责人：赵六）

任务内容：

1. 开发Web可视化平台：
   • 商家评分趋势看板（ECharts实现）
   • 用户评价热力图（Mapbox集成）
   • 异常评分预警系统（基于Prometheus+Grafana）
2. 实现API服务接口：
   • 评分预测RESTful API（Flask框架）
   • 特征查询GraphQL接口

交付物：

• 前端代码（Vue3+TypeScript）
• 后端服务代码（Python）
• API文档（Swagger格式）

三、技术指标与验收标准

3.1 系统性能指标

指标项	验收标准	测试方法
数据处理吞吐量	≥50万条/分钟	使用PySpark Benchmark测试
模型训练时间	≤4小时（100万样本）	记录TensorBoard日志
预测延迟	≤500ms（95%请求）	使用Locust压力测试
系统可用性	≥99.9%	Prometheus监控报警

3.2 模型效果指标

指标	基线值	目标值	测试集规模
平均绝对误差(MAE)	0.82	≤0.65	50万样本
均方根误差(RMSE)	1.05	≤0.85	50万样本
R²决定系数	0.67	≥0.82	50万样本

3.3 验收流程

1. 代码审查：提交Git仓库链接，检查代码规范性与文档完整性
2. 功能测试：执行10个核心测试用例（含异常场景）
3. 性能测试：使用JMeter模拟200并发用户访问
4. 文档验收：提交《系统部署手册》《用户操作指南》等6份文档

四、资源保障

4.1 硬件资源

资源类型	配置详情	用途说明
计算集群	9台服务器（E5-2680 v4×2/128G/960G SSD）	Hadoop/Spark计算节点
GPU服务器	4台（A100×4/512G/3.84TB NVMe）	深度学习模型训练
存储阵列	1PB分布式存储（Ceph文件系统）	原始数据与模型存储

4.2 软件资源

软件名称	版本号	用途说明
Hadoop	3.3.6	分布式存储与计算框架
Spark	3.5.0	内存计算引擎
Hive	3.1.3	数据仓库管理
TensorFlow	2.15.0	深度学习框架
Elasticsearch	8.12.0	日志检索与分析

4.3 数据资源

数据类型	数据量	获取方式	更新频率
用户评论数据	1.2亿条	美团合作脱敏数据	每日增量
商家基础信息	350万条	公开API抓取	每周全量
地理位置数据	1200万POI	高德地图API	每月更新

五、风险管理

5.1 技术风险

风险项	影响程度	应对措施
BERT模型推理速度慢	高	采用ONNX Runtime量化加速
LSTM梯度消失问题	中	引入梯度裁剪与残差连接
数据倾斜导致Job失败	高	实现自定义Partitioner重分区

5.2 进度风险

风险项	影响程度	应对措施
第三方API限流	中	实现本地缓存与熔断机制
硬件故障导致中断	高	部署Kubernetes集群实现故障自动迁移
人员变动影响开发	低	制定AB角备份制度与知识交接文档

六、交付成果清单

6.1 软件系统

1. 分布式数据处理平台（Hadoop+Spark+Hive）
2. LSTM评分预测模型服务（TensorFlow Serving部署）
3. 智能分析Web应用（含移动端适配）

6.2 技术文档

1. 《系统架构设计说明书》
2. 《数据库设计文档》
3. 《API接口规范》
4. 《模型训练白皮书》
5. 《系统部署与运维手册》

6.3 研究成果

1. 发表核心期刊论文1篇（SCI/EI检索）
2. 申请软件著作权2项
3. 申请发明专利1项（基于注意力机制的多模态评分预测方法）

七、任务时间表

阶段	时间范围	里程碑交付物
需求分析	2025.09	《需求规格说明书》V1.0
系统设计	2025.10	《技术架构设计图》《数据字典》
开发实施	2025.11-12	可运行系统原型（含核心功能）
系统测试	2026.01	《测试报告》《性能优化方案》
验收交付	2026.02	全部交付物通过专家评审

项目负责人签字：____________________
日期：2025年8月XX日

运行截图

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