计算机毕业设计hadoop+spark房价预测系统房源推荐系统大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

最新推荐文章于 2025-12-10 22:10:48 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-10 22:10:48 发布 · 620 阅读

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介绍资料

以下是一篇关于《Hadoop+Spark房价预测系统与房源推荐系统》的任务书模板，内容涵盖任务目标、分工、技术要求及进度安排等，供参考：

背景
- 房地产行业数据规模庞大且维度复杂，传统分析方法难以高效处理海量数据并挖掘潜在价值。
- 用户对房价预测精准性与房源推荐个性化需求日益增长，需结合大数据技术构建智能化系统。
目标
- 设计并实现一个基于Hadoop+Spark的分布式系统，完成房价预测与房源推荐两大核心功能。
- 提升数据处理效率、预测准确率及推荐个性化程度，满足房地产平台实际应用需求。

负责人：数据组
任务：
- 爬取多源房地产数据（历史房价、区域经济指标、用户行为日志等）。
- 使用Hadoop HDFS存储结构化与非结构化数据。
- 利用Spark进行数据清洗（去重、缺失值处理）与特征工程（特征提取、归一化）。

负责人：算法组
任务：
- 基于Spark MLlib实现机器学习模型（如XGBoost、随机森林）训练与调优。
- 结合时间序列分析（Prophet）与特征融合技术提升预测精度。
- 对比不同模型性能，输出误差分析报告（MAE、RMSE等指标）。

负责人：推荐组
任务：
- 构建用户画像（基于Spark分析用户浏览、收藏、交易行为）。
- 实现混合推荐算法（协同过滤+内容推荐），利用ALS优化矩阵分解。
- 通过Spark Streaming实现实时推荐更新，解决冷启动问题。

负责人：开发组
任务：
- 集成Hadoop、Spark与前端框架（如ECharts、D3.js）。
- 开发Web界面展示房价预测结果与个性化推荐列表。
- 部署系统至集群环境，进行压力测试与性能优化。

基础设施
- 集群环境：Hadoop 3.x + Spark 3.x，配置HDFS与YARN资源管理。
- 开发语言：Scala/Python（Spark编程）、Java（后端服务）、HTML/CSS/JavaScript（前端）。
算法要求
- 房价预测：支持至少3种机器学习模型对比，误差率≤12%。
- 房源推荐：点击率（CTR）提升≥15%，推荐响应时间≤500ms。
数据要求
- 数据规模：≥10万条房源记录，≥1TB原始数据存储。
- 数据更新频率：支持每日增量数据同步。

阶段	时间	里程碑
需求分析	第1-2周	完成数据源调研与系统功能定义，输出需求规格说明书。
环境搭建	第3-4周	部署Hadoop+Spark集群，验证基础组件通信与资源调度。
数据准备	第5-6周	完成数据采集、清洗与特征工程，生成训练集与测试集。
模型开发	第7-10周	实现房价预测与推荐算法，完成模型调优与基准测试。
系统集成	第11-12周	集成各模块，开发前端界面，进行联调与性能优化。
测试验收	第13-14周	完成功能测试、压力测试与用户验收，输出最终报告。