计算机毕业设计hadoop+spark+hive小说推荐系统 小说大数据分析 大数据毕业设计(源码+文档+PPT+讲解)

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介绍资料

《Hadoop+Spark+Hive小说推荐系统》任务书

一、项目背景与目标

1. 项目背景

随着数字阅读市场的快速发展，在线小说平台（如起点中文网、晋江文学城等）积累了海量用户行为数据（日均亿级点击量）和小说内容数据（千万级作品库）。传统推荐系统面临以下挑战：

• 数据规模大：单日用户行为日志达TB级，传统数据库无法高效处理。
• 特征维度高：需融合用户行为、文本内容、社交关系等多源异构数据。
• 实时性要求高：用户兴趣动态变化，需实时捕捉阅读行为（如章节跳转、弃书等）。

2. 项目目标

构建基于Hadoop+Spark+Hive技术栈的高性能小说推荐系统，实现以下功能：

• 离线推荐：每日批量处理用户历史数据，生成个性化推荐列表。
• 实时推荐：基于用户最新行为（如刚读完某章节），触发即时推荐。
• 冷启动优化：通过内容特征和社交关系缓解新用户/新作品推荐问题。
• 可视化分析：提供推荐效果监控看板，支持AB测试优化策略。

预期成果：

• 系统支持每日处理1亿条用户行为日志，推荐响应时间≤500ms。
• 推荐准确率（Precision@10）较基准模型提升15%以上。
• 冷启动用户覆盖率提升至90%（现有系统约60%）。

二、任务分解与分工

1. 数据采集与预处理组

负责人：张三
任务内容：

• 数据源整合：
  • 用户行为数据：通过Flume实时采集阅读平台日志（点击、收藏、阅读时长）。
  • 小说内容数据：使用Scrapy爬取小说标题、简介、章节文本（每日更新10万部）。
  • 社交关系数据：通过平台API获取用户关注列表、书评互动记录。
• 数据清洗：
  • 过滤异常数据（如阅读时长<1秒或>24小时的记录）。
  • 使用Spark去重用户ID，处理缺失值（如未评分小说填充默认值3分）。
• 数据存储：
  • 原始日志存入HDFS（3副本策略），按天分区（如/data/20240101/）。
  • 结构化数据导入Hive表，示例表设计：

    sql

    	CREATE TABLE user_behavior (
    	user_id STRING,
    	book_id STRING,
    	action_type STRING, -- 点击/收藏/阅读/评分
    	timestamp BIGINT,
    	duration INT -- 阅读时长（秒）
    	) PARTITIONED BY (dt STRING) STORED AS ORC;

交付物：

• 清洗后的数据集（HDFS路径）。
• Hive表结构文档。

2. 推荐算法开发组

负责人：李四
任务内容：

• 离线推荐模型：
  • 协同过滤（CF）：基于Spark MLlib实现ALS矩阵分解，生成用户-小说潜在特征向量。

    scala

    	val als = new ALS()
    	.setMaxIter(10)
    	.setRank(50)
    	.setRegParam(0.01)
    	val model = als.fit(ratings) // ratings为Spark DataFrame

  • 内容推荐：使用TextCNN提取小说文本特征，结合LDA主题模型生成标签（如"玄幻""穿越"）。
  • 混合策略：动态加权融合CF与内容推荐结果（权重根据用户行为密度调整）。
• 实时推荐模块：
  • 基于Spark Streaming处理用户最新行为，触发即时推荐。
  • 结合Flink CEP检测阅读模式（如连续3天阅读同一作者作品）。
• 冷启动优化：
  • 新用户：根据注册时选择的偏好标签（如"喜欢科幻小说"）推荐热门作品。
  • 新小说：通过文本相似度匹配已有高评分作品，推荐给相似兴趣用户。

交付物：

• 训练好的推荐模型（Spark格式）。
• 实时推荐逻辑代码（Scala/Python）。

3. 系统集成与测试组

负责人：王五
任务内容：

• 集群部署：
  • 搭建Hadoop集群（3台Master+6台Worker，共9节点）。
  • 配置Hive Metastore（MySQL存储元数据），优化查询性能。
• 接口开发：
  • 提供RESTful API供前端调用（如/recommend?user_id=123）。
  • 使用Spring Boot封装推荐逻辑，返回JSON格式结果。
• 性能测试：
  • 压测工具：JMeter模拟1000并发用户请求。
  • 优化点：调整Spark executor内存（--executor-memory 8G），启用Hive分区裁剪。
• 可视化看板：
  • 基于ECharts展示推荐小说评分分布、用户兴趣热力图。
  • 支持按类型（如"都市""科幻"）、热度（如"周榜""月榜"）筛选。

交付物：

• 可部署的系统包（Docker镜像或JAR文件）。
• 测试报告（含性能指标对比）。

三、时间计划

阶段	时间	关键里程碑
需求分析与设计	第1-2周	完成数据字典、Hive表设计、算法选型文档
数据采集与清洗	第3-4周	爬取10万部小说数据，清洗1亿条行为日志
算法开发与训练	第5-6周	实现ALS+TextCNN模型，训练集准确率达85%
系统集成测试	第7-8周	完成集群部署，API响应时间≤500ms
优化与验收	第9-10周	冷启动覆盖率提升至90%，提交最终报告

四、资源需求

资源类型	规格	数量
服务器	CPU: 16核, 内存: 64GB, 磁盘: 4TB	9台
开发工具	IntelliJ IDEA, PyCharm, JMeter	5套
第三方服务	阿里云OSS（存储爬取数据）	1个

五、风险评估与应对

风险	影响等级	应对措施
数据爬取被封禁	高	使用代理IP池，控制爬取频率（≤5次/秒）
Spark任务OOM	中	调整spark.executor.memory至12GB
推荐结果偏差（长尾问题）	高	引入GNN图神经网络挖掘潜在关联

六、验收标准

1. 功能完整性：
   • 支持离线/实时推荐、冷启动优化、可视化分析。
2. 性能指标：
   • 推荐响应时间≤500ms（JMeter压测）。
   • 系统吞吐量≥1000 QPS（9节点集群）。
3. 文档要求：
   • 提交用户手册、部署文档、测试报告（含AB测试数据）。

任务书签署：
项目负责人：__________
日期：__________

运行截图

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项目案例

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