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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:
- 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
- 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
- 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:
- 设计Hadoop集群拓扑(3主节点+6数据节点)
- 开发Hive数据仓库表结构(ODS/DWD/DWS分层设计)
- 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:
- 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)
- 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:
- 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) |
- 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:
- 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)
- 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
- 代码审查:提交Git仓库链接,检查代码规范性与文档完整性
- 功能测试:执行10个核心测试用例(含异常场景)
- 性能测试:使用JMeter模拟200并发用户访问
- 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
- 分布式数据处理平台(Hadoop+Spark+Hive)
- LSTM评分预测模型服务(TensorFlow Serving部署)
- 智能分析Web应用(含移动端适配)
6.2 技术文档
- 《系统架构设计说明书》
- 《数据库设计文档》
- 《API接口规范》
- 《模型训练白皮书》
- 《系统部署与运维手册》
6.3 研究成果
- 发表核心期刊论文1篇(SCI/EI检索)
- 申请软件著作权2项
- 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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