计算机毕业设计Hadoop+PySpark+Scrapy爬虫视频推荐系统视频可视化大数据毕业设计 (代码+LW文档+PPT+讲解视频)

最新推荐文章于 2025-12-18 10:12:14 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-18 10:12:14 发布 · 543 阅读

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介绍资料

以下是一份关于《Hadoop+PySpark+Scrapy爬虫视频推荐系统》的任务书模板，供参考：

背景
随着视频平台内容爆炸式增长，用户面临信息过载问题。传统推荐系统依赖单一数据源，难以满足个性化需求。本系统通过整合多平台视频数据，结合分布式爬取、大数据处理和机器学习技术，构建高效、可扩展的视频推荐系统。
目标
- 设计并实现基于Scrapy的分布式视频数据爬虫，覆盖主流视频平台（如YouTube、B站、抖音等）。
- 利用Hadoop存储海量原始数据，通过PySpark进行数据清洗、特征提取和模型训练。
- 构建基于协同过滤或深度学习的推荐模型，实现个性化视频推荐。
- 搭建可视化界面，展示推荐结果并支持用户反馈。

任务：
- 设计分布式爬虫架构，使用Scrapy框架抓取视频元数据（标题、标签、播放量、评论等）。
- 实现反爬策略（如IP代理池、User-Agent轮换、请求延迟控制）。
- 将爬取数据存储至Hadoop HDFS或HBase，支持增量更新。
输出：
- 可运行的Scrapy爬虫代码库。
- 数据存储方案文档。

任务：
- 搭建Hadoop集群，配置HDFS和YARN资源管理。
- 使用PySpark进行数据清洗（去重、缺失值处理）和特征工程（TF-IDF、Word2Vec、用户行为分析）。
- 实现基于ALS（交替最小二乘法）的协同过滤算法或基于深度学习的推荐模型（如Neural Collaborative Filtering）。
输出：
- PySpark数据处理脚本。
- 推荐模型训练代码及评估报告（准确率、召回率等指标）。

任务：
- 将训练好的模型部署为RESTful API服务（使用Flask或FastAPI）。
- 设计推荐结果缓存机制（如Redis），优化响应速度。
- 开发前端界面（可选：使用Vue.js或Streamlit），展示推荐视频列表并收集用户反馈。
输出：
- 推荐服务API文档。
- 前端交互原型或可运行Demo。

任务：
- 制定测试计划，覆盖爬虫稳定性、数据处理效率和推荐准确性。
- 优化系统性能（如调整Spark分区数、优化Hadoop存储格式）。
- 编写用户手册和部署文档。
输出：
- 测试报告。
- 系统优化建议文档。