计算机毕业设计Hadoop+Spark农产品推荐系统农产品可视化大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)-优快云博客

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

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！

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

介绍资料

我国农产品年交易额超6万亿元，但流通环节数字化率不足30%，传统推荐系统存在以下问题：

构建基于Hadoop+Spark的农产品推荐系统与可视化平台，实现：

任务内容：
- 设计Scrapy爬虫集群，采集电商平台价格、社交媒体舆情、气象灾害预警等10类数据源。
- 基于Hive UDF函数标准化数据（如单位转换“斤→公斤”），解析非结构化文本（如政策文件关键词提取）。
- 构建“AgriData”数据集，覆盖全国31省、200+农产品品类，日均数据量超1亿条。
交付成果：
- 数据采集脚本（Python/Scrapy）。
- 清洗后的结构化数据集（Parquet格式）。
- 数据字典与质量报告。

任务内容：
- 部署8节点Hadoop集群（HDFS存储原始数据，HBase存储特征工程结果）。
- 基于Spark SQL实现数据ETL，利用DataFrame API优化查询性能（较Hive提升5倍）。
- 开发增量更新机制，支持每日新增数据自动同步至HDFS。
交付成果：
- Hadoop集群配置文档与监控脚本。
- Spark ETL代码（Scala/PySpark）。
- 性能测试报告（对比Hive与Spark处理效率）。

任务内容：
- 混合推荐模型：
  - 融合时空感知矩阵分解（解决冷启动问题）。
  - 结合LSTM文本描述分析、ResNet图像识别、Prophet价格趋势预测。
- 增量学习框架：基于Flink实现实时特征更新，每日增量训练耗时≤15分钟。
- 模型调优：通过GridSearchCV优化超参数（如学习率、正则化系数）。
交付成果：
- 推荐算法代码（PySpark MLlib）。
- 模型评估报告（Accuracy、MAPE、Recall等指标）。
- 增量学习流程文档。

任务内容：
- 基于Echarts实现动态可视化：
  - 价格趋势图（支持多时间尺度对比）。
  - 区域消费偏好热力图（按省/市分级展示）。
  - 风险预警看板（整合气象灾害、政策变动等风险因子）。
- 开发RESTful API，支持政府监管平台与农户APP调用推荐结果。
- 用户权限管理：区分农户、批发商、政府三类角色数据权限。
交付成果：
- 可视化前端代码（HTML/JavaScript/Echarts）。
- API接口文档（Swagger格式）。
- 用户测试反馈报告。

任务内容：
- 集成数据层、算法层、可视化层，构建端到端推荐系统。
- 压力测试：模拟10万用户并发请求，验证系统吞吐量（≥5000 QPS）。
- 业务场景测试：覆盖“新农产品上市”“突发舆情”“政策调整”等场景。
交付成果：
- 系统部署手册（Docker容器化方案）。
- 测试报告（功能、性能、兼容性）。
- 用户操作视频教程。