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介绍资料

以下是一篇关于《Python+Spark+LSTM电商推荐系统》的任务书模板，涵盖任务目标、技术要求、分工计划、考核指标等内容，适用于项目实施或课程设计任务分配：

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任务书

项目名称：基于Python+Spark+LSTM的电商商品推荐系统设计与实现
项目周期：2023年10月—2024年9月
项目负责人：XXX
参与成员：XXX、XXX、XXX

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一、任务背景与目标

1.1 背景

电商行业用户行为数据呈现海量性（日活用户超亿级）和时序性（如“浏览→加购→购买”的动态过程），传统推荐算法（如协同过滤）存在以下问题：

• 无法捕捉用户长期兴趣演变；
• 冷启动场景下推荐质量差；
• 单机训练效率低，难以处理TB级日志数据。

1.2 目标

构建一个分布式深度学习推荐系统，实现以下功能：

1. 离线训练：利用Spark并行化处理用户历史行为数据，生成时序特征；
2. 实时推荐：通过LSTM模型预测用户下一时刻可能感兴趣的商品；
3. 冷启动优化：结合商品内容特征（如文本描述、类别）提升新用户推荐准确率。

预期成果：

• 系统推荐准确率（Precision@10）≥25%；
• 离线训练时间≤4小时（10亿级数据）；
• 完成系统原型开发并部署至测试环境。

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二、任务分解与分工

2.1 数据采集与预处理（负责人：XXX）

任务内容：

1. 从HDFS/MySQL中采集用户行为数据（点击、购买、评分等）；
2. 使用Spark清洗数据（去重、异常值处理、缺失值填充）；
3. 构建用户行为序列（如固定窗口滑动生成最近7天的行为片段）。

技术要求：

• 掌握Spark SQL和DataFrame API操作；
• 熟悉数据倾斜处理策略（如广播变量、盐值分区）。

2.2 特征工程（负责人：XXX）

任务内容：

1. 用户特征：年龄、性别、历史购买品类分布、活跃时段；
2. 商品特征：价格区间、品牌、文本描述（通过Word2Vec向量化）；
3. 时序特征：用户行为序列（输入LSTM模型）。

技术要求：

• 使用PySpark的VectorAssembler和Word2Vec实现特征向量化；
• 特征存储格式：Parquet（用户特征）+ HBase（商品特征）。

2.3 模型构建与训练（负责人：XXX）

任务内容：

1. 设计LSTM网络结构（输入层：用户行为序列；隐藏层：64/128单元；输出层：商品分类概率）；
2. 结合Wide&Deep模型融合时序特征与静态特征；
3. 使用Spark分布式训练LSTM（通过PySpark调用PyTorch接口）。

技术要求：

• 掌握PyTorch的LSTM实现及参数调优（学习率、批次大小）；
• 熟悉Spark的MLlib与深度学习框架集成方案。

2.4 系统集成与测试（负责人：XXX）

任务内容：

1. 部署Spark集群（8节点，每节点16核64GB内存）；
2. 开发RESTful API接口（Flask/FastAPI）提供实时推荐服务；
3. 压力测试：模拟1000并发用户请求，验证系统延迟（≤500ms）。

技术要求：

• 熟悉Docker容器化部署Spark和模型服务；
• 掌握JMeter或Locust进行性能测试。

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三、技术路线与工具

模块	技术栈
数据处理	Python 3.8 + PySpark 3.3 + HDFS 3.3
深度学习	PyTorch 2.0 + LSTM + Wide&Deep
分布式训练	Spark on YARN + GPU加速（NVIDIA A100）
服务部署	Flask 2.0 + Docker 20.10 + Kubernetes（可选）
监控与日志	Prometheus + Grafana + ELK（Elasticsearch-Logstash-Kibana）

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四、时间计划与里程碑

阶段	时间	交付物
需求分析	2023.10	《需求规格说明书》 数据字典（用户/商品字段定义）
数据准备	2023.11	清洗后的数据集（10GB样本） 特征工程代码（PySpark脚本）
模型开发	2023.12-2024.03	LSTM模型权重文件（.pth） 分布式训练日志（Spark UI截图）
系统集成	2024.04-2024.06	推荐服务API文档 Docker镜像（含模型和依赖）
测试与优化	2024.07-2024.08	性能测试报告（JMeter结果） 优化后的模型版本（Precision@10提升对比）
验收与总结	2024.09	系统演示视频（10分钟） 《项目总结报告》

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五、考核指标与验收标准

5.1 功能完整性

1. 支持离线批量训练和实时在线推荐；
2. 冷启动场景下推荐准确率较基线（协同过滤）提升≥10%。

5.2 性能指标

指标	要求	测试方法
推荐准确率	Precision@10 ≥25%	离线测试集（A/B测试）
训练吞吐量	≥10万条/秒（Spark集群）	Spark UI监控任务执行时间
推理延迟	≤500ms（95%请求）	JMeter压力测试

5.3 文档规范性

1. 代码注释覆盖率≥30%（使用Docstring）；
2. 提交GitHub仓库（含分支管理：dev/test/master）。

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六、风险与应对措施

风险	影响	应对方案
数据倾斜导致Spark任务失败	训练时间延长或OOM	使用repartition或自定义分区器
LSTM模型过拟合	测试集准确率下降	增加Dropout层（0.2-0.5）+ L2正则
集群资源不足	分布式训练中断	提前申请云服务器（如AWS EMR）

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附件：

1. 数据集样本（脱敏后用户行为日志）；
2. Spark集群配置参数表；
3. LSTM模型结构图（需手绘或使用工具生成）。

项目负责人签字：________________
日期：2023年XX月XX日

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备注：

1. 每周召开1次进度同步会，提交周报至项目管理系统（如Jira）；
2. 关键节点需进行代码Review（由指导教师或高级工程师参与）。

运行截图

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