计算机毕业设计Python+PySpark+Hadoop视频推荐系统 视频弹幕情感分析 大数据毕业设计(源码+文档+PPT+ 讲解)

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介绍资料

任务书：基于Python+PySpark+Hadoop的视频推荐系统开发

一、任务背景

随着短视频平台和在线教育网站的快速发展，视频推荐系统成为提升用户体验和平台收益的核心模块。传统推荐系统面临数据规模大、实时性要求高、特征维度复杂等挑战。本任务旨在构建一个基于Python（算法开发） + PySpark（分布式计算） + Hadoop（分布式存储）的视频推荐系统，实现高效、可扩展的个性化推荐服务。

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二、任务目标

1. 技术目标
   • 构建分布式推荐系统架构，支持TB级视频数据的存储与处理。
   • 实现基于协同过滤、内容过滤和图神经网络的混合推荐算法。
   • 开发实时推荐引擎，支持用户行为数据的实时更新与模型增量学习。
2. 业务目标
   • 提升推荐准确率（Precision@10 ≥ 35%）。
   • 降低推荐响应时间（< 200ms）。
   • 提高用户观看时长（平均增加15%以上）。

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三、任务范围

1. 系统功能模块

模块名称	功能描述
数据采集与存储	从MySQL、Kafka、HDFS等多源采集用户行为、视频元数据，存储至Hadoop生态（HDFS + HBase）。
特征工程	提取用户画像（年龄、兴趣标签）、视频特征（文本、图像、音频）、上下文特征（时间、设备）。
推荐算法	实现以下算法： - 基于ALS的协同过滤（PySpark MLlib） - 基于BERT的内容过滤（Python + PyTorch） - 基于GraphSAGE的图神经网络（PySpark GraphX）
实时推荐引擎	使用PySpark Structured Streaming处理实时点击流，动态更新推荐结果。
评估与优化	离线评估（Precision/NDCG） + 在线A/B测试（CTR/观看时长）。

2. 技术栈

组件	版本	用途
Python	3.9+	算法开发（PyTorch/TensorFlow）
PySpark	3.3.0	分布式计算（MLlib/GraphX）
Hadoop	3.3.4	分布式存储（HDFS/HBase）
Kafka	3.2.0	实时数据流传输
FastAPI	0.85.0	推荐服务API

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四、任务分解与分工

1. 团队分工

角色	职责
项目经理	制定计划、协调资源、监控进度
算法工程师	设计推荐算法、特征工程、模型训练
大数据工程师	搭建Hadoop/Spark集群、优化数据管道
后端开发	实现推荐API、服务部署与监控
测试工程师	设计测试用例、性能调优、A/B测试

2. 任务里程碑

阶段	时间	交付物
需求分析	第1周	《需求规格说明书》
架构设计	第2周	《系统架构图》《技术选型报告》
数据层开发	第3-4周	Hadoop集群部署、数据采集脚本
算法开发	第5-7周	混合推荐模型代码、特征工程脚本
实时引擎开发	第8周	Spark Streaming处理逻辑、增量学习机制
服务层开发	第9周	FastAPI接口、负载均衡配置
测试与优化	第10周	性能测试报告、A/B测试结果
项目验收	第11周	系统部署文档、用户手册

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五、技术要求

1. 数据存储要求
   • HDFS存储原始视频元数据和用户行为日志。
   • HBase存储用户画像和实时推荐结果（低延迟查询）。
2. 计算性能要求
   • 批处理任务（如模型训练）需在10分钟内完成（集群规模：3 Worker节点）。
   • 实时推荐延迟 < 200ms（P99）。
3. 算法精度要求
   • 离线评估指标：
     • Precision@10 ≥ 35%
     • NDCG@10 ≥ 0.45
   • 在线评估指标：
     • 用户点击率（CTR）提升 ≥ 15%
     • 平均观看时长增加 ≥ 15%

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六、资源需求

资源类型	规格	数量	用途
服务器	32核CPU/256GB内存/4TB SSD	4台	Hadoop集群（1 Master + 3 Worker）
网络	10Gbps Infiniband	-	集群内部通信
开发机	16核CPU/64GB内存/1TB SSD	5台	算法开发、测试环境
云服务	AWS EMR/阿里云MaxCompute	-	备用计算资源

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七、风险管理

风险类型	描述	应对措施
数据延迟	Kafka消息堆积导致实时推荐延迟	增加Consumer Group、优化分区策略
模型过拟合	训练数据不足导致推荐偏差	引入正则化、交叉验证、数据增强
集群故障	Hadoop/Spark节点宕机	启用HDFS HA、Spark Checkpoint机制
算法性能瓶颈	图神经网络计算耗时过长	采用采样策略（Neighbor Sampling）、模型压缩

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八、验收标准

1. 功能验收
   • 系统支持TB级数据存储与处理。
   • 混合推荐算法正常运行，结果可解释。
   • 实时推荐延迟 < 200ms（P99）。
2. 性能验收
   • 集群吞吐量 ≥ 10万条/秒（用户行为日志处理）。
   • 模型训练时间 ≤ 10分钟（ALS协同过滤）。
3. 文档验收
   • 提供完整的《系统设计文档》《测试报告》《用户手册》。

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任务书签署
项目经理：________________
日期：________________

备注：本任务书需经项目评审委员会审核通过后生效，后续可根据实际情况调整任务分工和时间节点。

运行截图

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项目案例

优势

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