计算机毕业设计Hadoop+Spark美团美食推荐系统 美食大数据 美食可视化 美团美食爬虫(源码+LW文档+PPT+讲解视频)

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信息安全/网络安全 大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！

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介绍资料

任务书：Hadoop+Spark美团美食推荐系统开发

一、项目背景与目标

随着美团平台美食类商户和用户数量的快速增长，用户面临信息过载问题，商户也需精准触达目标客户。基于Hadoop和Spark构建分布式美食推荐系统，旨在利用大数据技术实现高效、个性化的美食推荐，提升用户体验和平台商业价值。

项目目标：

1. 构建基于用户历史行为、商户属性、评价数据的分布式推荐引擎。
2. 实现实时推荐（用户即时行为响应）和离线推荐（周期性模型更新）。
3. 支持高并发访问，确保系统稳定性和可扩展性。
4. 通过A/B测试验证推荐效果，提升用户点击率和订单转化率。

二、系统架构设计

1. 技术选型

• 数据存储层：
  • HDFS：存储原始数据（用户行为日志、商户信息、评价数据）。
  • HBase：存储用户画像、商户特征等结构化数据。
  • Redis：缓存实时推荐结果和热门榜单。
• 计算层：
  • Spark Core：分布式数据处理与转换。
  • Spark MLlib：实现协同过滤、矩阵分解等推荐算法。
  • Spark Streaming：处理实时用户行为（如点击、收藏）。
• 调度与监控：
  • YARN：资源调度与管理。
  • Zookeeper：协调集群节点。
  • Grafana+Prometheus：系统性能监控。

2. 系统模块划分

1. 数据采集模块：
   • 通过Flume/Kafka收集用户行为日志（点击、浏览、下单）。
   • 定期同步商户信息（菜系、价格、位置）和评价数据。
2. 数据预处理模块：
   • 使用Spark清洗数据（去重、缺失值处理）。
   • 构建用户-商户交互矩阵（评分、点击次数）。
3. 推荐算法模块：
   • 离线推荐：基于ALS（交替最小二乘法）的矩阵分解模型，生成用户-商户潜在特征向量。
   • 实时推荐：结合用户实时行为（如搜索“火锅”）动态调整推荐列表。
   • 混合推荐：融合协同过滤、内容过滤（商户标签）和热门榜单。
4. 推荐服务模块：
   • 提供RESTful API供美团App调用。
   • 支持多维度筛选（距离、评分、人均消费）。
5. 评估与优化模块：
   • 通过A/B测试对比不同算法效果（点击率、转化率）。
   • 定期更新模型（每周全量训练，每日增量更新）。

三、任务分解与进度安排

阶段1：需求分析与设计（2周）

• 完成需求调研，明确功能优先级（如冷启动问题处理）。
• 设计系统架构图、数据流图和数据库表结构。

阶段2：环境搭建与数据准备（3周）

• 部署Hadoop+Spark集群（建议5节点以上）。
• 编写ETL脚本，将历史数据导入HDFS和HBase。
• 模拟生成用户行为日志（用于测试）。

阶段3：核心功能开发（8周）

• 任务1：实现离线推荐流程（数据预处理→模型训练→结果存储）。
• 任务2：开发实时推荐接口（基于Spark Streaming处理用户行为）。
• 任务3：构建商户特征库（菜系、评分分布、价格区间）。
• 任务4：设计推荐结果缓存策略（Redis分区与过期机制）。

阶段4：测试与优化（3周）

• 压力测试：模拟10万级QPS，验证集群吞吐量。
• 算法调优：调整ALS模型参数（隐特征维度、正则化系数）。
• 冷启动方案：新用户推荐基于地理位置和热门榜单。

阶段5：上线与运维（2周）

• 灰度发布：先开放10%流量测试推荐效果。
• 监控告警：设置CPU、内存、网络IO阈值。
• 文档编写：包括部署指南、API文档和故障手册。

四、资源需求

• 硬件资源：
  • 服务器：5台（16核CPU、64GB内存、2TB硬盘）。
  • 网络：千兆以太网，带宽≥100Mbps。
• 人力资源：
  • 后端开发：3人（熟悉Scala/Python、Spark生态）。
  • 数据工程师：2人（精通Hadoop调优、SQL优化）。
  • 测试工程师：1人（负责性能测试和自动化脚本）。
  • 项目经理：1人（协调进度与风险管控）。

五、风险评估与应对

1. 数据倾斜问题：
   • 风险：用户-商户交互矩阵中热门商户导致计算资源不均。
   • 应对：对热门商户采样或使用动态分区策略。
2. 模型过拟合：
   • 风险：训练数据与测试数据分布不一致。
   • 应对：引入正则化项，增加交叉验证环节。
3. 实时性不足：
   • 风险：Spark Streaming批处理延迟影响用户体验。
   • 应对：优化微批间隔（如从1秒降至500ms），或迁移至Flink。

六、交付成果

1. 可运行的美食推荐系统（含源码与部署包）。
2. 技术文档：系统设计说明书、接口规范、运维手册。
3. 测试报告：性能测试数据、A/B测试结果。
4. 培训材料：对美团运营团队进行系统使用培训。

项目负责人：
日期：

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备注：本任务书需经美团技术委员会评审通过后执行，后续可根据实际需求调整优先级和资源分配。

运行截图

推荐项目

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

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