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)

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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！

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介绍资料

以下是一份针对《PySpark+Hadoop+Hive+LSTM模型美团大众点评分析+评分预测美食推荐系统》的任务书模板，涵盖数据采集、特征工程、模型构建、推荐系统集成等核心模块，结合美团/大众点评业务场景设计：

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任务书：基于PySpark+Hadoop+Hive+LSTM的美团/大众点评美食评分预测与推荐系统

一、项目背景与目标

1. 背景

• 美团/大众点评作为本地生活服务平台，用户评论数据呈现海量、高维、非结构化特征（如文本评论、图片、评分、时间序列行为）。
• 传统推荐系统依赖协同过滤（CF）或浅层模型（如LR、GBDT），难以捕捉用户动态偏好和评论中的情感-评分关联。
• 需结合深度学习（LSTM）与大数据处理框架（PySpark+Hadoop），构建实时评分预测模型，提升美食推荐个性化精度。

2. 目标

• 构建Hadoop+Hive数据仓库，整合用户行为、商家属性、评论文本等多源异构数据。
• 基于PySpark实现LSTM评分预测模型，捕捉用户评论情感随时间变化的动态模式。
• 开发混合推荐系统（评分预测+协同过滤），输出TOP-N美食推荐列表，支持实时与离线场景。
• 部署系统至生产环境，验证模型在美团真实数据集上的MAE（平均绝对误差）≤0.8，推荐点击率提升15%+。

二、项目任务与分工

1. 多源数据采集与存储（Hadoop+Hive）

• 任务内容
  • 数据源接入：
    • 用户行为数据：浏览记录、点击记录、收藏/分享行为（通过Kafka实时采集）。
    • 评论数据：文本内容、评分（1-5分）、图片标签（如“环境优雅”“菜品精致”）、评论时间。
    • 商家属性数据：品类（川菜/日料等）、人均消费、地理位置、历史评分分布。
    • 外部数据：天气API（影响用餐选择）、节假日日历（如情人节增加“浪漫餐厅”需求）。
  • 数据清洗与存储：
    • 处理异常数据（如评分=0、重复评论、文本乱码）。
    • 分层存储至Hive：
      • ODS层：原始数据（保留3年历史评论）。
      • DWD层：清洗后数据，按主题分区（用户、商家、评论）。
      • DWS层：聚合指标（用户月均评论数、商家周评分趋势）。
      • ADS层：模型输入特征表（如“用户A_川菜_近30天评论情感分_商家B历史评分”）。
• 技术工具
  • 数据采集：Flume（日志文件）、Kafka（实时流）、Sqoop（批量导入Hive）。
  • 存储格式：Hive表（ORC压缩）、HBase（用户实时行为缓存）。

2. 特征工程与LSTM模型开发（PySpark）

• 任务内容
  • 特征设计：
    • 用户侧特征：
      • 静态特征：年龄、性别、注册时长、常驻城市。
      • 动态特征：近30天评论情感分（通过BERT预训练模型提取）、消费频次、品类偏好向量（One-Hot编码）。
    • 商家侧特征：
      • 静态特征：品类、人均消费、地理位置（经纬度离散化为网格）。
      • 动态特征：近7天评分趋势、评论数量波动率、热门标签分布（如“性价比高”出现频次）。
    • 上下文特征：
      • 时间特征：小时级（午餐/晚餐时段）、星期几、是否为节假日。
      • 外部特征：天气类型（雨/雪影响外卖需求）、温度。
  • LSTM模型构建：
    • 输入：用户历史评论序列（文本情感分+评分）+ 当前上下文特征。
    • 输出：预测用户对目标商家的评分（1-5分）。
    • 模型结构（PySpark MLlib + Keras示例）：

      python

      	from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
      	from tensorflow.keras.models import Sequential
      	from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
      	# 1. PySpark特征组装
      	assembler = VectorAssembler(
      	inputCols=["user_history_sentiment", "context_features"],
      	outputCol="features"
      	)
      	df_features = assembler.transform(spark_df)
      	# 2. 定义LSTM模型（需通过Spark UDF调用Keras）
      	def build_lstm_model(input_shape):
      	model = Sequential([
      	LSTM(64, input_shape=input_shape, return_sequences=True),
      	Dense(32, activation='relu'),
      	Dense(1) # 回归任务输出评分
      	])
      	model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
      	return model
      	# 3. 训练流程（需将Spark DataFrame转为NumPy数组）
      	X_train, y_train = df_features.select("features", "label").rdd.map(lambda row: (row.features, row.label)).collect()
      	model = build_lstm_model((X_train.shape[1], X_train.shape[2]))
      	model.fit(X_train, y_train, epochs=20, batch_size=32)

  • 模型评估：
    • 指标：MAE、RMSE、R²（决定系数）。
    • 对比基线：XGBoost、传统LSTM（非序列化特征）。
• 输出成果
  • 特征工程代码库（PySpark SQL/Pandas UDF）。
  • LSTM模型权重文件（HDF5格式）、模型评估报告。

3. 混合推荐系统开发

• 任务内容
  • 推荐策略设计：
    • 评分预测层：
      • 对用户-商家候选对（User-Item Pair）调用LSTM模型预测评分。
      • 过滤低评分商家（如预测评分<3分）。
    • 协同过滤层：
      • 基于用户历史行为（点击/收藏）构建Item-CF矩阵，挖掘相似商家。
      • 结合LSTM预测评分加权排序（如：最终得分 = 0.7×预测评分 + 0.3×协同过滤相似度）。
  • 实时推荐流程（PySpark Structured Streaming示例）：

    scala

    	// 1. 读取用户实时行为（Kafka）
    	val userActions = spark.readStream
    	.format("kafka")
    	.option("subscribe", "user_actions_topic")
    	.load()
    	// 2. 关联用户历史特征（从Hive ADS层）
    	val userFeatures = spark.table("user_features_ads")
    	val joinedStream = userActions.join(broadcast(userFeatures), "user_id")
    	// 3. 调用预训练LSTM模型预测评分
    	val predictions = joinedStream.mapPartitions { partition =>
    	val model = loadLSTMModel("/models/lstm_rating.h5")
    	partition.map(row => {
    	val features = extractFeatures(row) // 提取用户-商家特征
    	val predictedScore = model.predict(features)
    	(row.user_id, row.item_id, predictedScore)
    	})
    	}
    	// 4. 生成TOP-N推荐列表
    	val topNRecs = predictions.groupByKey("user_id")
    	.mapGroups { (userId, iter) =>
    	val sorted = iter.toList.sortBy(-_._3).take(10) // 按评分降序取TOP10
    	(userId, sorted.map(x => (x._2, x._3))) // (商家ID, 预测评分)
    	}
    	// 5. 写入Redis供前端调用
    	topNRecs.writeStream
    	.format("org.apache.spark.sql.redis")
    	.start("recommendations_db")

  • 离线推荐流程：
    • 每日凌晨运行Spark Batch作业，更新全量用户推荐列表至Hive。
• 输出成果
  • 推荐系统代码库（Scala/Python）、Redis缓存策略文档。
  • AB测试方案（对比纯协同过滤与混合推荐效果）。

4. 系统集成与性能优化

• 任务内容
  • 部署Hadoop集群（5节点）、Spark Standalone集群（3主2从）、Hive Metastore。
  • 优化LSTM模型推理速度：
    • 使用ONNX格式导出模型，通过PySpark UDF调用。
    • 对高频查询用户特征缓存至Redis（TTL=1小时）。
  • 监控系统：
    • Prometheus+Grafana监控Spark任务延迟、Hive查询响应时间。
    • 设置预警阈值（如单次推荐耗时>500ms触发告警）。
• 输出成果
  • 集群部署文档、性能优化报告（含资源占用率对比）。

三、技术栈与开发环境

模块	技术选型
大数据框架	Hadoop 3.3.4, Spark 3.3.2 (PySpark), Hive 3.1.3
深度学习	TensorFlow 2.12 (Keras), ONNX Runtime
数据流处理	Kafka 3.4.0, Spark Structured Streaming
推荐系统缓存	Redis 7.0 (Sorted Set存储推荐列表)
开发环境	Linux (Ubuntu 22.04), JupyterLab, PyCharm

四、项目里程碑计划

阶段	时间	交付物
数据调研与ETL开发	第1-2周	Hive表结构、数据清洗脚本
特征工程与LSTM训练	第3-4周	特征重要性分析报告、模型权重文件
推荐系统开发	第5-6周	实时推荐Demo、AB测试方案
系统集成与调优	第7周	集群部署脚本、性能监控看板
项目验收	第8周	用户操作手册、模型迭代计划

五、预期成果

1. 模型性能：
   • LSTM预测评分MAE≤0.8，较XGBoost提升15%+。
2. 推荐效果：
   • 混合推荐点击率（CTR）较纯协同过滤提升12-18%。
3. 系统性能：
   • 实时推荐延迟<300ms，支持每秒1万次请求。

六、风险评估与应对

风险类型	应对措施
LSTM训练资源不足	使用分布式TensorFlow（Horovod）加速训练
评论文本情感提取偏差	结合BERT+规则引擎（如识别否定词“不辣”）
冷启动问题	对新用户采用基于内容的推荐（商家标签匹配）
数据倾斜	对高频用户/商家采样，使用Spark repartition

项目负责人：__________
日期：__________

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此任务书可根据美团实际业务数据规模调整集群规模（如增加Spark Worker节点），并建议优先在单一城市（如北京）验证模型效果，再扩展至全国范围。

运行截图

 

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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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