计算机毕业设计Python+PySpark+Hadoop图书推荐系统图书可视化大屏大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

最新推荐文章于 2025-12-04 18:10:19 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-04 18:10:19 发布 · 815 阅读

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#课程设计 #大数据 #hadoop #python #django #毕业设计 #爬虫

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介绍资料

以下是一份关于《Python+PySpark+Hadoop图书推荐系统》的任务书模板，涵盖项目背景、目标、技术架构、功能模块、开发计划等内容：

任务书：Python+PySpark+Hadoop图书推荐系统开发

一、项目背景

随着在线图书平台的普及，用户对个性化图书推荐的需求日益增长。传统单机推荐算法难以处理海量图书数据和用户行为日志，而分布式计算框架（如PySpark）和大数据存储（如Hadoop HDFS）可高效处理大规模数据。本项目旨在基于Python+PySpark+Hadoop构建一个高扩展性的图书推荐系统，结合协同过滤与内容推荐算法，提升推荐准确性和系统吞吐量。

二、项目目标

1. 核心功能

实现基于用户行为的分布式协同过滤推荐（ALS算法）。
集成图书内容特征（如作者、类别、关键词）的混合推荐模型。
支持海量图书数据存储与实时推荐请求处理。

2. 技术目标

使用Hadoop HDFS存储用户行为日志和图书元数据。
通过PySpark实现分布式推荐算法与特征工程。
基于Python Flask/FastAPI构建轻量级推荐服务接口。
支持日均百万级推荐请求，响应时间≤500ms。

3. 非功能目标

系统可横向扩展，支持TB级数据存储与计算。
提供推荐结果可解释性（如“因您阅读过XX类书籍”）。

三、技术架构

1. 分布式存储层（Hadoop）

HDFS：存储原始数据（用户点击/购买日志、图书CSV文件）。
HBase（可选）：存储用户画像和实时推荐结果（键值对形式）。

2. 分布式计算层（PySpark）

数据预处理：
- 使用PySpark清洗用户行为数据（去重、过滤无效记录）。
- 提取图书内容特征（TF-IDF向量化文本描述）。
推荐算法：
- 协同过滤：基于ALS（交替最小二乘法）的矩阵分解。
- 内容推荐：计算图书特征向量的余弦相似度。
- 混合策略：加权融合协同过滤与内容推荐结果。

3. 服务接口层（Python）

API服务：FastAPI框架提供RESTful接口，接收用户ID并返回推荐图书列表。
缓存优化：Redis缓存热门推荐结果，减少实时计算压力。

4. 部署环境

集群配置：3节点Hadoop集群（1 Master + 2 Worker），每节点8核16GB内存。
开发工具：Jupyter Notebook（算法调试）、Airflow（定时任务调度）。

四、功能模块

1. 数据采集模块

模拟生成用户行为数据（点击、购买、评分）。
爬取公开图书数据集（如Goodreads、豆瓣图书API）。

2. 数据处理模块

HDFS上传：将原始数据存储至Hadoop分布式文件系统。
PySpark ETL：
- 清洗：处理缺失值、异常值。
- 转换：生成用户-图书评分矩阵、图书特征向量。

3. 推荐引擎模块

离线训练：
- 每日定时运行PySpark批处理任务，更新推荐模型。
- 保存模型参数至HDFS，供在线服务加载。
在线推荐：
- 根据用户ID查询缓存或触发实时计算（如冷启动用户）。

4. 评估与优化模块

离线评估：通过RMSE、Precision@K等指标验证算法效果。
A/B测试：对比不同推荐策略的用户点击率（CTR）。

五、开发计划

阶段	时间	任务
需求分析	第1周	确定数据来源、推荐场景（首页推荐/相似图书推荐），设计HDFS目录结构。
环境搭建	第2周	部署Hadoop集群，验证PySpark与HDFS连通性，准备测试数据集。
核心开发	第3-5周	- 数据处理：完成PySpark清洗与特征提取脚本 - 算法实现：ALS+内容推荐混合模型
接口开发	第6周	基于FastAPI封装推荐服务，集成Redis缓存。
测试优化	第7周	压力测试（Locust模拟并发请求），优化Spark任务分区与缓存策略。
部署上线	第8周	编写部署文档，监控系统运行状态（Prometheus+Grafana）。