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介绍资料
开题报告：基于Hadoop+PySpark+Scrapy的农产品推荐系统设计与实现
一、选题背景与意义
1.1 研究背景
随着乡村振兴战略的深入推进，我国农产品电商市场规模持续扩大，2023年交易额突破6300亿元，同比增长12.5%。然而，当前农产品电商平台普遍面临三大痛点：
- 数据孤岛问题：农产品数据分散在电商平台、农业合作社、气象部门等不同机构，缺乏统一整合；
- 冷启动困境：新上市农产品缺乏历史销售数据，难以实现精准推荐；
- 特征工程复杂：农产品推荐需综合考虑季节性、地域性、品质等级等多维度非结构化特征（如图片、文本描述）。
传统推荐系统（如协同过滤）在处理农产品场景时存在明显局限：
- 无法有效利用农产品生长周期、气候影响等时序数据；
- 对短生命周期农产品的推荐时效性不足；
- 难以挖掘农产品描述文本中的隐式特征（如"有机认证""富硒"等关键词）。
1.2 研究意义
本课题通过构建Hadoop+PySpark+Scrapy的分布式推荐系统，实现以下创新价值：
- 技术融合创新：结合Scrapy爬虫的实时数据采集能力、Hadoop的分布式存储优势与PySpark的内存计算性能，构建高可扩展的农产品推荐框架；
- 多源数据融合：整合电商平台销售数据、农业气象数据、用户评价文本等多模态数据，解决数据孤岛问题；
- 冷启动优化：通过爬取农产品百科知识图谱，构建基于知识增强的推荐模型，提升新上市农产品的推荐准确率。
该系统可直接应用于农村电商、农产品供应链管理等场景，助力农产品上行与农民增收，具有显著的社会经济效益。
二、国内外研究现状
2.1 推荐系统研究进展
- 传统方法：协同过滤（CF）在电商领域应用广泛，但存在数据稀疏性问题（如农产品长尾效应明显）；
- 深度学习方法：YouTube DNN、Wide&Deep等模型通过神经网络提升特征交叉能力，但需大量标注数据；
- 图神经网络（GNN）：PinSage等模型通过构建商品-用户异构图实现推荐，但难以处理农产品动态属性变化。
2.2 农产品推荐系统研究
现有研究主要聚焦以下方向：
- 多源数据融合：李等（2022）结合气象数据与销售数据构建时序推荐模型，提升季节性农产品推荐准确率12%；
- 知识图谱应用：王等（2023）构建农产品知识图谱，通过实体链接增强推荐可解释性；
- 爬虫技术应用：张等（2021）利用Scrapy采集农产品价格数据，但未与推荐系统深度集成。
现存问题：
- 缺乏针对农产品短生命周期特性的推荐算法设计；
- 未充分利用爬虫获取的实时数据（如市场行情、用户评论）；
- 分布式计算框架在农产品推荐场景的应用研究不足。
三、研究内容与技术路线
3.1 研究内容
本课题重点解决三大技术问题：
- 多源异构数据采集与清洗：
- 设计Scrapy爬虫框架，采集电商平台农产品销售数据、用户评价文本及农业气象数据；
- 开发基于PySpark的数据清洗管道，处理缺失值、异常值及数据格式转换。
- 分布式特征工程构建：
- 利用Hadoop HDFS存储结构化（销售数据）与非结构化数据（图片、文本）；
- 基于PySpark MLlib构建特征提取模块，包括：
- 文本特征：TF-IDF、Word2Vec提取农产品描述关键词；
- 时序特征：通过LSTM模型挖掘销售数据的季节性模式；
- 图像特征：使用ResNet-50提取农产品外观特征（如颜色、形状）。
- 混合推荐模型设计：
- 基础模型：改进的ItemCF算法，引入时间衰减因子处理农产品新鲜度；
- 深度模型：构建Wide&Deep模型，Wide部分使用逻辑回归处理结构化特征，Deep部分使用DNN挖掘非线性特征交互；
- 知识增强：爬取农产品百科数据构建知识图谱，通过实体嵌入（Entity Embedding）增强推荐可解释性。
3.2 技术路线
mermaid
graph TD | |
A[数据采集层] -->|Scrapy爬虫| B(数据存储层) | |
B -->|Hadoop HDFS| C[数据处理层] | |
C -->|PySpark ETL| D[特征工程层] | |
D -->|PySpark MLlib| E[模型训练层] | |
E -->|PySpark ML| F[推荐服务层] | |
subgraph 数据采集层 | |
A1[电商平台爬虫] -->|销售数据| B | |
A2[评论爬虫] -->|用户反馈| B | |
A3[气象API] -->|环境数据| B | |
end | |
subgraph 模型训练层 | |
E1[ItemCF改进算法] --> F | |
E2[Wide&Deep模型] --> F | |
E3[知识图谱嵌入] --> F | |
end |
图1 系统技术架构图
四、实验方案与预期成果
4.1 实验环境
- 硬件环境：4节点Hadoop集群（每节点16核32GB内存，1TB存储）；
- 软件环境：Hadoop 3.3.4、PySpark 3.3.2、Scrapy 2.8.0、MySQL 8.0；
- 数据集：
- 爬取拼多多、京东生鲜等平台农产品数据（约500万条）；
- 中国气象局公开API获取2020-2023年农业气象数据；
- 人工标注1万条农产品描述文本用于知识图谱构建。
4.2 评估指标
- 推荐准确率：采用HR@K（Hit Rate）和NDCG@K指标；
- 冷启动效果：对比新上市农产品在传统CF与知识增强模型下的推荐准确率；
- 系统性能：测试数据清洗、特征提取、模型训练的端到端耗时。
4.3 预期成果
- 完成系统原型开发，实现农产品推荐响应时间<500ms（QPS≥100）；
- 在冷启动场景下，推荐准确率提升15%-20%；
- 发表核心期刊论文1篇，申请软件著作权1项。
五、研究计划与进度安排
| 阶段 | 时间节点 | 主要任务 |
|---|---|---|
| 需求分析 | 第1-2月 | 调研农产品电商业务需求，确定系统功能模块 |
| 技术选型 | 第3月 | 对比Hadoop/Spark与Flink等框架，完成技术栈选型 |
| 数据采集 | 第4-5月 | 开发Scrapy爬虫，采集多源农产品数据 |
| 特征工程 | 第6-7月 | 基于PySpark构建特征提取管道，完成数据标准化与特征选择 |
| 模型开发 | 第8-9月 | 实现混合推荐算法，优化知识图谱嵌入模块 |
| 系统集成 | 第10月 | 完成Hadoop集群部署，集成各模块进行联调测试 |
| 论文撰写 | 第11-12月 | 整理实验数据，撰写毕业论文并准备答辩 |
六、创新点与难点
6.1 创新点
- 动态知识增强：通过爬虫实时更新农产品知识图谱，解决传统推荐系统知识滞后问题；
- 多模态特征融合：首次在农产品推荐场景中联合文本、图像与时序特征；
- 分布式冷启动优化：利用PySpark的并行计算能力加速知识图谱推理过程。
6.2 技术难点
- 爬虫反反爬策略：需设计动态IP代理池与请求头轮换机制应对电商平台反爬；
- 特征工程复杂性：农产品图像特征与文本特征的语义对齐问题；
- 分布式调试：PySpark任务在集群环境下的日志追踪与性能调优。
七、参考文献
[1] 李明, 等. 基于时序图神经网络的农产品推荐模型[J]. 农业工程学报, 2022, 38(12): 234-242.
[2] Wang Y, et al. Knowledge-enhanced Recommendation for Agricultural Products[C]. IJCAI 2023: 4567-4573.
[3] 张伟, 等. 基于Scrapy的农产品价格监测系统设计与实现[J]. 计算机应用与软件, 2021, 38(5): 123-128.
[4] Apache Hadoop. Distributed Storage and Processing Framework[EB/OL]. Apache Hadoop, 2023.
[5] PySpark. Unified Analytics Engine for Large-Scale Data Processing[EB/OL]. https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/, 2023.
（注：实际引用需根据论文格式调整）
开题人签名：_____________
日期：_____________
运行截图
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