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介绍资料

任务书：基于Hadoop+PySpark+Scrapy的农产品推荐系统设计与实现

一、任务背景与目标

1.1 背景

随着农产品电商市场的快速发展，用户面临信息过载问题，而农户存在销售渠道单一、精准营销能力不足等痛点。传统推荐系统难以处理农产品多源异构数据（如销售数据、用户评价、气象信息等），且存在冷启动、数据稀疏性等问题。本任务旨在构建一个基于Hadoop+PySpark+Scrapy的分布式农产品推荐系统，实现以下目标：

多源数据高效采集与整合：通过Scrapy爬虫实时采集电商平台农产品数据、用户评论及农业气象数据；
分布式特征工程与模型训练：利用Hadoop存储海量数据，通过PySpark实现特征提取、模型并行化训练；
混合推荐算法优化：结合协同过滤与知识图谱增强推荐，解决冷启动问题，提升推荐准确率；
系统部署与应用验证：在Hadoop集群上部署系统，验证其在真实场景下的性能与效果。

1.2 任务目标

短期目标：完成系统原型开发，实现农产品推荐核心功能（如个性化推荐、冷启动处理）；
长期目标：构建可扩展的分布式推荐框架，支持农产品供应链上下游的精准营销决策。

二、任务内容与分工

2.1 系统架构设计

负责人：XXX
任务内容：

设计系统整体架构，明确Scrapy爬虫、Hadoop存储、PySpark计算、推荐服务层的交互逻辑；
定义数据流与模块接口，绘制技术架构图（如使用Mermaid或Visio）；
制定数据存储方案（如HDFS文件格式、MySQL元数据管理）。

2.2 多源数据采集与清洗

负责人：XXX
任务内容：

Scrapy爬虫开发：
- 编写爬虫脚本，采集拼多多、京东生鲜等平台的农产品销售数据（价格、销量、品类）；
- 爬取用户评论文本，提取情感倾向（正面/负面）与关键词；
- 集成气象API（如中国气象局开放平台），获取农产品产地温度、降水等时序数据。
数据清洗与预处理：
- 使用PySpark处理缺失值（如填充均值）、异常值（如价格突变检测）；
- 统一数据格式（如将JSON爬取数据转换为Parquet存储）。

2.3 分布式特征工程

负责人：XXX
任务内容：

结构化特征提取：
- 统计农产品历史销量、价格波动率等时序特征；
- 构建用户-农产品交互矩阵（用于协同过滤）。
非结构化特征提取：
- 文本特征：使用TF-IDF或BERT模型提取评论中的产品特性（如“甜度高”“新鲜”）；
- 图像特征：通过ResNet-50预训练模型提取农产品外观特征（颜色、形状）；
- 知识图谱特征：爬取农产品百科数据（如品种、产地、营养价值），构建知识图谱并生成实体嵌入向量。
特征融合：将多模态特征拼接为统一向量，输入推荐模型。

2.4 混合推荐模型开发

负责人：XXX
任务内容：

基础模型实现：
- 改进Item-based协同过滤算法，引入时间衰减因子（近期行为权重更高）；
- 实现基于知识图谱的推荐（如“用户购买过苹果→推荐同产地的梨”）。
深度模型集成：
- 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挖掘非线性交互；
- 优化知识图谱嵌入模块，通过TransE算法学习实体关系向量。
模型评估与调优：
- 使用HR@K（命中率）和NDCG@K（排序质量）评估推荐效果；
- 通过网格搜索调整超参数（如学习率、正则化系数）。

2.5 系统部署与测试

负责人：XXX
任务内容：

Hadoop集群部署：
- 配置4节点集群（1主节点+3从节点），安装Hadoop 3.3.4、Spark 3.3.2；
- 上传清洗后的数据至HDFS，划分训练集与测试集。
性能测试：
- 测试数据清洗、特征提取、模型训练的端到端耗时；
- 模拟高并发场景（如QPS≥100），验证系统响应时间（<500ms）。
冷启动专项测试：
- 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差异。

三、任务计划与进度安排

阶段	时间	里程碑
需求分析	第1-2周	完成系统功能定义与技术选型（Hadoop/Spark/Scrapy）
数据采集	第3-4周	爬虫开发完成，采集10万条农产品数据并存储至HDFS
特征工程	第5-6周	实现文本、图像、时序特征提取，完成特征融合模块
模型开发	第7-8周	完成Wide&Deep模型训练，知识图谱嵌入模块集成
系统集成	第9-10周	部署Hadoop集群，完成各模块联调测试
优化与验收	第11-12周	提交测试报告，修复Bug，准备项目答辩材料

四、资源需求

4.1 硬件资源

服务器：4台（配置：16核CPU、32GB内存、1TB硬盘）；
网络：千兆以太网，确保集群节点间高速通信。

4.2 软件资源

操作系统：Ubuntu 22.04 LTS；
开发工具：PyCharm（Python开发）、IntelliJ IDEA（Scala开发）；
依赖库：Scrapy 2.8.0、PySpark 3.3.2、Hadoop 3.3.4、TensorFlow 2.12。

4.3 数据资源

爬取数据：电商平台农产品数据（约500万条）、用户评论（10万条）、气象数据（2020-2023年）；
公开数据集：农业知识图谱（如CN-DBpedia农业子集）。

五、风险评估与应对

风险	影响	应对措施
电商平台反爬策略升级	爬虫被封禁，数据采集中断	实现动态IP代理池、请求头轮换，增加爬虫健壮性
分布式任务调度失败	模型训练耗时过长或崩溃	使用Spark Web UI监控任务进度，优化分区数与并行度
知识图谱数据质量差	推荐可解释性降低	人工校验1000条知识图谱三元组，过滤错误实体关系