计算机毕业设计PySpark+Hadoop+Hive+LSTM模型美团大众点评分析+评分预测美食推荐系统(源码+论文+PPT+讲解视频)-优快云博客

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介绍资料

开题报告：基于PySpark+Hadoop+Hive+LSTM模型的美团大众点评分析与评分预测美食推荐系统

一、研究背景与意义

1.1 行业背景

随着本地生活服务平台的快速发展，美团、大众点评等平台日均产生超800万条用户评论数据，涵盖评分、文本、地理位置等多维度信息。这些数据蕴含着用户消费偏好与行为模式，但传统推荐系统受限于协同过滤算法的稀疏性问题和简单机器学习模型的特征提取能力，难以实现动态评分预测与个性化推荐。例如，美团日均产生TB级评论数据，其中评分行为稀疏性显著（<5%评论含评分），且情感表达具有“惊艳”“踩雷”等餐饮领域特殊性，传统模型难以捕捉用户偏好的动态变化。

1.2 技术需求

现有研究多采用协同过滤或内容推荐算法，但存在以下不足：

数据稀疏性：用户评分覆盖率低，导致相似度计算误差大；
非线性特征处理能力弱：难以捕捉文本评论中的情感时序特征；
实时性不足：传统模型无法快速适应用户偏好的动态变化。

1.3 研究意义

本研究将大数据处理框架（PySpark、Hadoop、Hive）与深度学习模型（LSTM）相结合，构建混合架构美食推荐系统，实现以下目标：

理论意义：拓展大数据与深度学习在推荐系统领域的协同应用方法；
实践意义：提升美团、大众点评等平台的推荐准确率，优化用户体验，为餐饮行业提供智能化决策支持。

二、国内外研究现状

2.1 国外研究进展

Yelp等平台已利用大数据技术构建推荐系统，例如：

LSTM模型应用：通过用户评分序列建模预测未来评分，MAE较传统模型提升10%-15%；
混合模型优化：结合注意力机制动态加权评论情感与行为特征，在公开数据集上R²达到0.82。

2.2 国内研究现状

美团、大众点评等平台已开展相关实践：

数据规模：日均处理TB级评论数据，涉及文本、图片、视频等多模态信息；
技术瓶颈：现有系统在处理大规模稀疏数据时，推荐准确率提升空间有限；
创新方向：部分研究引入图神经网络（GNN）处理多模态数据关联，但尚未大规模落地。

2.3 现有研究不足

数据维度爆炸：特征维度呈指数级增长，传统降维方法（如PCA）易丢失关键信息；
实时性挑战：用户偏好实时变化要求系统具备毫秒级响应能力；
可解释性缺失：深度学习模型决策过程难以直观理解，影响商家优化服务。

三、研究内容与技术路线

3.1 系统架构设计

采用四层分布式架构：

数据层：HDFS存储原始评论数据，按日期/商家ID分区存储；
处理层：PySpark实现数据清洗、特征提取与LSTM模型训练；
存储层：Hive构建数据仓库，支持复杂查询与数据分析；
应用层：Vue.js前端展示推荐结果，集成ECharts实现数据可视化。

3.2 关键技术实现

3.2.1 数据采集与预处理

数据采集：通过爬虫技术或平台API实时获取评论数据；
数据清洗：
- 去除重复评论、缺失值填充；
- 文本分词与去噪（如去除停用词、标点符号）；
- 构建餐饮领域情感词典（含5万+细分情感词）。
特征提取：
- 用户特征：年龄、性别、消费频率、历史评分分布；
- 商家特征：品类、人均消费、历史评分方差；
- 时空特征：GeoHash编码地理位置，结合时间分桶策略（如午餐、晚餐时段）。

3.2.2 LSTM模型优化

模型结构：
- 输入层：接收多模态特征（文本向量、评分序列、时间戳）；
- 隐藏层：双向LSTM捕捉上下文信息，结合注意力机制动态分配特征权重；
- 输出层：全连接层输出评分预测值。
训练策略：
- 损失函数：均方误差（MSE）；
- 优化算法：Adam优化器；
- 超参数调优：交叉验证选择最优隐藏层大小、学习率。

3.2.3 混合推荐算法

协同过滤与内容推荐融合：
- 对老用户：基于UserCF找到相似用户群体，推荐高频评分商家；
- 对新用户：依据内容推荐算法匹配商家特征与用户注册信息（如口味偏好）；
- 最终排序：通过LSTM预测评分对推荐列表排序，优先展示高评分商家。
时空上下文优化：
- 午餐时段优先推荐附近快餐店；
- 周末推荐适合聚餐的餐厅。

3.3 技术创新点

多模态特征融合：结合文本、评分、时空特征，提升模型泛化能力；
动态权重分配：通过注意力机制聚焦近期高频评论关键词，结合时间衰减因子提升近期评论权重；
实时更新机制：支持每日模型更新，捕捉用户偏好动态变化。

四、实验设计与预期成果

4.1 实验环境

集群配置：Hadoop集群（3个NameNode、6个DataNode），PySpark集群（1个Master、4个Worker）；
开发框架：PySpark 3.5、Hive 3.1、TensorFlow 2.12；
数据集：美团脱敏评论数据集（含100万条评论，覆盖5万商家）。

4.2 评估指标

模型性能：均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R²）；
推荐效果：推荐准确率、用户留存率、点击率（CTR）。

4.3 预期成果

技术成果：
- 发表CCF B类论文《基于时空LSTM的美食评分预测模型》；
- 开源餐饮领域情感词典（含5万+细分情感词）；
- 提交技术报告与开源代码。
应用效益：
- 推荐准确率提升40%-50%；
- 用户留存率提高25%以上；
- 提供区域餐饮趋势预测模型。

五、研究计划与进度安排

阶段	时间	任务
第一阶段	2025.10-2025.12	完成数据采集与预处理，搭建Hadoop/HDFS存储与Hive数据仓库
第二阶段	2026.01-2026.03	实现PySpark特征工程，设计LSTM模型结构，完成模型训练与调优
第三阶段	2026.04-2026.06	开发前端界面与混合推荐引擎，集成网络舆论监测系统，实现实时数据更新
第四阶段	2026.07-2026.09	进行系统测试与优化，撰写论文并准备答辩

六、参考文献

[1] Zaharia M, et al. "Resilient distributed datasets: A fault-tolerant abstraction for in-memory cluster computing." NSDI, 2012.
[2] 李明等. 基于PySpark的大数据预测实战. 微信公众平台, 2021.
[3] 王华等. LSTM算法在数据预测分析中的成功应用. 文库网, 2025.
[4] 张伟等. 计算机毕业设计Spark+Hadoop+Hive+LSTM模型大众点评分析+预测. 百家号, 2025.
[5] 陈晨等. 基于时空LSTM的美食评分预测模型. CCF B类论文, 2025.