计算机毕业设计Hadoop+Hive+PySpark小说推荐系统 小说可视化 小说爬虫(源码+文档+PPT+详细讲解)

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介绍资料

以下是一份关于《Hadoop+Hive+PySpark小说推荐系统》的任务书模板，结合分布式存储、数据仓库和机器学习技术，供参考：

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任务书：基于Hadoop+Hive+PySpark的小说推荐系统开发

一、项目背景与目标

1. 背景
   在线小说平台内容海量且更新迅速，用户难以快速定位感兴趣的作品。传统推荐系统依赖单一维度（如点击率）或简单规则，无法满足个性化需求。本系统通过整合用户行为数据、小说元数据及语义特征，构建基于大数据和机器学习的高效推荐引擎。

2. 目标

   • 设计分布式爬虫或数据接入模块，采集多源小说数据（如起点中文网、晋江文学城等）。
   • 利用Hadoop存储原始数据，通过Hive构建数据仓库，支持高效查询与分析。
   • 基于PySpark实现数据清洗、特征工程及推荐模型训练（协同过滤、内容相似度等）。
   • 开发推荐服务API及可视化界面，支持实时推荐与用户反馈。

二、任务分工与职责

1. 数据采集与存储组

• 任务：
  • 设计数据采集方案（如爬取公开API或模拟用户请求获取小说元数据、章节内容、用户评分等）。
  • 将原始数据存储至Hadoop HDFS，并通过Hive创建外部表，定义数据模型（如用户表、小说表、行为日志表）。
  • 实现数据增量更新机制（如基于时间戳的分区策略）。
• 输出：
  • 数据采集脚本或接口文档。
  • Hive表结构定义SQL文件。

2. 数据处理与特征工程组

• 任务：
  • 使用PySpark清洗数据（去重、处理缺失值、过滤低质量小说）。
  • 提取特征：
    • 用户特征：阅读历史、收藏偏好、评分分布。
    • 小说特征：TF-IDF/Word2Vec文本向量、类别标签、热度指标。
  • 将处理后的数据存入Hive优化表（如ORC格式+分区）。
• 输出：
  • PySpark数据处理脚本。
  • 特征工程说明文档。

3. 推荐模型开发组

• 任务：
  • 实现两种推荐策略：
    1. 基于内容的推荐：计算小说文本相似度（余弦相似度）。
    2. 协同过滤推荐：使用ALS算法（PySpark MLlib）或基于用户行为的隐语义模型。
  • 通过Hive SQL或PySpark分析用户-小说交互矩阵，优化模型参数。
  • 评估模型效果（准确率、召回率、AUC等）。
• 输出：
  • 推荐算法代码及训练日志。
  • 模型评估报告。

4. 系统集成与服务组

• 任务：
  • 将推荐模型封装为RESTful API（使用Flask/FastAPI），支持实时调用。
  • 集成Hive查询接口，动态获取小说元数据（如标题、封面、简介）。
  • 开发前端界面（可选：使用ECharts展示推荐列表，支持用户评分反馈）。
• 输出：
  • API文档及接口测试用例。
  • 前端原型或可运行Demo。

5. 测试与优化组

• 任务：
  • 测试数据采集稳定性（如爬虫抗封禁能力）。
  • 优化Hive查询性能（如索引、分区裁剪）。
  • 调整Spark任务资源配置（Executor内存、并行度）。
  • 编写部署文档与运维手册。
• 输出：
  • 测试报告。
  • 系统优化建议。

三、技术栈

• 分布式存储：Hadoop 3.x（HDFS）
• 数据仓库：Hive 3.x（支持事务型表、列式存储）
• 数据处理：PySpark 3.x + MLlib
• 推荐算法：ALS协同过滤、TF-IDF/Word2Vec文本相似度
• 服务部署：Flask/FastAPI + Nginx（负载均衡）
• 前端展示：HTML/CSS/JavaScript + ECharts（可选）

四、时间计划

阶段	时间	里程碑
需求分析与设计	第1周	完成系统架构图、数据模型设计
数据采集与存储	第2-3周	实现数据采集并存储至Hive表
数据处理与建模	第4-5周	完成特征工程及推荐模型训练
系统集成	第6周	推荐API开发及前端界面初步实现
测试与上线	第7周	系统压力测试、性能调优及部署

五、交付成果

1. 完整源代码仓库（含爬虫、PySpark脚本、API服务）。
2. 系统设计文档（含架构图、数据流图、ER图）。
3. 测试报告与性能优化记录。
4. 用户操作手册及运维指南。

六、验收标准

1. 数据采集支持至少3个小说平台，日处理量≥5万条。
2. 推荐模型在测试集上准确率≥70%，响应时间≤1秒（冷启动场景除外）。
3. Hive查询平均耗时≤500ms（复杂分析场景除外）。
4. 系统支持横向扩展（如增加Hadoop DataNode或Spark Worker）。

七、备注

• 需提前准备Hadoop集群环境（建议使用CDH或HDP发行版）。
• 若数据源涉及版权问题，需使用公开数据集或模拟数据。
• 可考虑引入实时计算框架（如Spark Streaming）支持用户行为实时推荐。

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任务书负责人：XXX
日期：XXXX年XX月XX日

可根据实际需求调整技术细节（如替换Hive为Impala/Presto以提升查询速度）或增加深度学习模块（如使用BERT提取小说语义特征）。

运行截图

推荐项目

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

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