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)

最新推荐文章于 2025-12-04 18:10:19 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-04 18:10:19 发布 · 1.3k 阅读 · 8 ·
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#课程设计 #hadoop #大数据 #python #深度学习 #毕业设计 #爬虫

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介绍资料

以下是为《PySpark+Hadoop+Hive+LSTM模型美团大众点评分析+评分预测》项目设计的任务书模板，包含目标分解、技术分工、交付物及验收标准等核心内容：

项目任务书

项目名称：基于PySpark+Hadoop+Hive+LSTM的美团大众点评评分预测系统开发
项目周期：202X年X月X日 - 202X年X月X日
项目负责人：XXX
参与人员：数据工程师（2名）、算法工程师（2名）、后端开发（1名）、测试工程师（1名）

一、项目目标

  1. 技术目标
    • 构建分布式数据处理流水线，支持PB级评论数据的实时清洗与特征提取；
    • 开发基于LSTM的多任务学习模型，实现评分预测RMSE≤0.8（1-5分制）；
    • 解决新商户冷启动问题，预测误差≤20%。
  2. 业务目标
    • 辅助美团优化商户推荐策略，提升用户转化率10%以上；
    • 降低人工审核成本，自动识别刷评行为（准确率≥90%）。

二、任务分解与分工

模块1：数据采集与预处理

负责人：数据工程师A、B
任务清单：

  1. 数据源接入
    • 通过美团开放API获取商户基础信息（ID、品类、位置）、用户评分（1-5分）、评论文本；
    • 爬取历史评论数据（需处理反爬机制：IP轮换、User-Agent模拟）。
  2. 数据清洗
    • 去除重复评论（基于MD5哈希去重）；
    • 过滤无效评分（如用户未实际消费的评分）；
    • 标准化文本（繁体转简体、英文统一小写）。
  3. 数据存储
    • 结构化数据（评分、商户属性）存入Hive表；
    • 非结构化评论存入HDFS，按商户ID分区（/data/meituan/{city}/{category}/{business_id}）。

交付物：

  • 清洗后的数据集（CSV/Parquet格式，样本量≥500万条）；
  • Hive表结构文档（含字段说明、分区策略）；
  • 数据质量报告（缺失值率、重复率统计）。

模块2：特征工程

负责人：数据工程师A、算法工程师C
任务清单：

  1. 结构化特征提取
    • 商户特征：品类（One-Hot编码）、人均消费（分箱处理）、历史评分方差；
    • 用户特征：消费频次（最近30天订单数）、评分偏好（历史平均评分）。
  2. 文本特征提取
    • 基础特征：TF-IDF（1000维）、Word2Vec（300维，预训练词向量）；
    • 高级特征：BERT语义向量（768维，使用HuggingFace中文BERT模型）；
    • 情感特征：VADER算法计算评论情感极性（-1到1）。
  3. 时序特征构建
    • 用户历史评分滑动窗口统计（最近7天/30天评分均值、标准差）；
    • 商户评分趋势（按周/月计算评分移动平均）。

交付物：

  • 特征字典（含特征名称、类型、计算逻辑）；
  • PySpark特征提取脚本（支持分布式计算）；
  • 特征重要性分析报告（基于XGBoost特征重要性排序）。

模块3：模型开发与训练

负责人：算法工程师C、D
任务清单：

  1. LSTM时序情感分析模型
    • 输入：评论的BERT向量序列（按时间排序）；
    • 输出：情感分类（积极/消极/中性）与评分预测值；
    • 优化：引入注意力机制（torch.nn.Attention）捕捉关键评论片段。
  2. 多任务学习框架
    • 共享层：BERT编码层（冻结前3层，微调后9层）；
    • 任务头：
      • 情感分类头：全连接层 + Softmax；
      • 评分预测头：全连接层 + Linear输出。
    • 损失函数：加权组合交叉熵损失（情感分类）与MSE损失（评分预测）。
  3. 冷启动处理
    • 新商户初始评分：取所属品类的全局平均评分；
    • 动态调整：结合评论情感极性（如“环境差”降低0.5分，“服务好”增加0.3分）。

交付物：

  • 模型代码（PyTorch实现，含训练/推理逻辑）；
  • 训练日志（Epoch、Loss、Accuracy曲线）；
  • 模型评估报告（对比基线模型（XGBoost、BiLSTM）的RMSE/MAE指标）。

模块4：系统集成与部署

负责人：后端开发E、测试工程师F
任务清单：

  1. 离线批处理流水线
    • Hadoop集群配置（3节点，存储容量≥10TB）；
    • PySpark作业调度（Airflow定时执行数据清洗与特征提取）。
  2. 在线预测服务
    • Flask API开发（接收商户ID，返回预测评分与情感分析结果）；
    • Redis缓存（存储热门商户预测结果，TTL=1小时）。
  3. 可视化看板
    • ECharts实现商户评分分布热力图、情感分析词云；
    • 部署于Nginx服务器，支持实时刷新。

交付物：

  • 系统部署文档（含集群配置、API调用示例）；
  • 测试报告（接口响应时间≤200ms，QPS≥1000）；
  • 用户手册（系统功能说明、操作指南）。

三、验收标准

模块验收指标
数据采集数据覆盖率≥95%，缺失值率≤5%，重复率≤1%
特征工程特征相关性分析通过Pearson检验（p<0.05），BERT特征重要性排名前10%
模型训练测试集RMSE≤0.8，冷启动场景误差≤20%，多任务学习比独立训练RMSE降低≥10%
系统部署API可用性≥99.9%，可视化看板加载时间≤2秒，支持100人并发访问

四、里程碑计划

阶段时间节点交付物
需求分析与设计第1周项目计划书、技术方案文档
数据采集完成第3周清洗后的数据集、数据质量报告
模型原型开发第6周LSTM模型代码、初步评估报告
系统联调第8周集成测试报告、API文档
项目验收第10周最终系统、论文初稿

五、风险评估与应对

风险影响等级应对措施
美团API接口限制访问频率高申请企业级API密钥，增加请求间隔（≥1秒）
BERT模型推理速度慢中使用ONNX Runtime加速，量化模型至INT8
冷启动数据不足低人工标注5000条新商户评论作为补充训练集

项目发起人签字：________________
日期：202X年X月X日

此任务书可作为项目执行、监控与验收的依据，需根据实际进展动态调整。

运行截图

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