计算机毕业设计Spark+Hadoop+Hive+DeepSeek+Django农产品销量预测农产品大模型AI问答农产品数据分析可视化大数据毕业设计(源码+文档+PPT+讲解）-优快云博客

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介绍资料

以下是一份关于《基于Spark+Hadoop+Hive+DeepSeek+Django的农产品销量预测、AI问答与数据分析可视化系统开发任务书》的详细内容，涵盖任务目标、分工、技术要求及验收标准等关键要素：

任务书

项目名称：基于Spark+Hadoop+Hive+DeepSeek+Django的农产品销量预测、AI问答与数据分析可视化系统开发

一、任务背景

随着农业数字化转型加速，农产品市场面临供需波动大、信息不对称等挑战。本项目旨在通过整合分布式计算（Spark/Hadoop）、大模型（DeepSeek）与Web开发（Django）技术，构建一个集销量预测、AI问答咨询与数据分析可视化于一体的智能农业决策支持平台，帮助农户和企业优化生产与销售策略。

二、任务目标

短期目标（3个月内）：
- 完成农产品多源数据（销量、气象、物流、用户评论）的采集与清洗。
- 搭建Hadoop+Hive分布式数据仓库，实现结构化与非结构化数据存储。
- 基于Spark MLlib开发基础销量预测模型（LSTM/Prophet），验证技术可行性。
中期目标（6个月内）：
- 优化预测模型，集成外部变量（节假日、促销活动），提升预测精度（MAPE≤10%）。
- 在DeepSeek大模型基础上微调农业垂直领域问答模块，构建知识图谱增强回答专业性。
- 使用Django开发Web前端，集成ECharts实现基础可视化（销量趋势图、区域热力图）。
长期目标（9-12个月）：
- 完成系统集成测试，支持多用户并发访问（≥500人）与移动端适配。
- 部署AI问答机器人，实现自然语言交互（中英文），回答准确率≥90%。
- 撰写技术文档与用户手册，申请软件著作权或专利（可选）。

三、任务分工

角色	职责
数据工程师	- 负责数据采集（爬虫/API接口）、清洗（Spark）与存储（Hadoop+Hive）。 - 构建特征工程流程，生成时序、统计、文本特征。
算法工程师	- 开发销量预测模型（Spark MLlib/PyTorch）与AI问答模型（DeepSeek微调）。 - 优化模型参数，处理过拟合与冷启动问题。
前端开发工程师	- 基于Django+Bootstrap设计Web界面，集成ECharts实现交互式可视化。 - 开发预测结果展示模块（动态图表、数据导出）。
后端开发工程师	- 搭建Django RESTful API，连接前端与模型服务。 - 实现用户认证、权限管理与日志记录功能。
测试工程师	- 设计测试用例（单元测试、压力测试），验证系统稳定性与性能。 - 收集用户反馈，迭代优化交互体验。

四、技术要求

数据层：
- 使用Hadoop HDFS存储原始数据（CSV/JSON/文本），Hive管理元数据与查询。
- Spark负责数据清洗（去重、缺失值填充）、特征提取（TF-IDF、Word2Vec）与模型训练。
模型层：
- 销量预测：混合模型架构（Prophet处理线性趋势，LSTM捕捉非线性波动），输入特征包括历史销量、价格、气温、降水量、用户评论情感分等。
- AI问答：基于DeepSeek-R1模型，通过农业知识图谱（如“苹果-病虫害-防治方法”）增强回答相关性，使用RAG（检索增强生成）技术减少幻觉。
应用层：
- Django框架搭建Web平台，支持用户上传数据、触发预测任务与查看结果。
- ECharts实现动态可视化（如点击图表钻取区域详情、滑动时间轴筛选数据）。
- 部署Flask微服务封装模型API，与Django后端解耦。
性能要求：
- 预测响应时间：单品种预测≤5秒，批量预测（100品种）≤30秒。
- 系统吞吐量：支持500+并发请求，QPS（每秒查询数）≥50。

五、进度计划

阶段	时间	里程碑
需求分析	第1-2周	完成技术调研，输出需求规格说明书（SRS）与数据字典。
系统设计	第3-4周	设计架构图、数据库ER图与API接口文档，评审通过后进入开发阶段。
数据准备	第5-6周	采集至少3类农产品数据（如苹果、大米、蔬菜），清洗后存储至Hive。
模型开发	第7-10周	完成预测模型（Spark）与问答模型（DeepSeek）训练，验证基线性能。
前端开发	第11-14周	实现Web界面布局、可视化组件与用户交互逻辑，与后端API联调。
系统测试	第15-16周	执行功能测试、性能测试与安全测试，修复漏洞并优化代码。
部署上线	第17周	打包Docker镜像，部署至云服务器（如阿里云ECS），配置Nginx负载均衡。

六、验收标准

功能验收：
- 销量预测：支持至少5种农产品预测，MAPE≤10%（对比真实数据）。
- AI问答：能准确回答80%以上农业领域问题（如“2024年广西甘蔗种植补贴政策？”）。
- 可视化：提供趋势图、柱状图、散点图等6种以上图表类型，支持导出PNG/PDF。
性能验收：
- 系统平均响应时间≤3秒，崩溃率≤0.1%。
- 模型训练资源占用：单任务GPU利用率≤80%，内存泄漏≤10MB/小时。
文档验收：
- 提交完整技术文档（架构设计、接口说明、部署指南）与用户手册（操作步骤、案例演示）。

七、风险与应对

风险	应对措施
数据质量差（缺失值>30%）	增加数据源（如政府开放平台），或使用生成对抗网络（GAN）合成缺失数据。
模型过拟合	引入正则化（L1/L2）、早停法（Early Stopping），扩大训练数据集。
系统延迟高	优化Spark分区策略，使用Redis缓存频繁查询结果，升级服务器配置。