计算机毕业设计Hadoop+PySpark+Scrapy爬虫农产品推荐系统 农产品爬虫 农产品可视化 农产品大数据 大数据毕业设计(代码+LW文档+PPT+讲解视频)

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介绍资料

Hadoop+PySpark+Scrapy爬虫农产品推荐系统技术说明

一、系统背景与目标

中国农产品市场年交易规模超5万亿元，但存在供需信息不对称、价格波动剧烈、滞销损耗率高达15%等问题。传统农产品推荐系统依赖人工统计与简单规则，难以应对海量数据与动态市场变化。本系统基于Hadoop+PySpark+Scrapy技术栈，构建“数据采集-清洗-分析-推荐”全流程解决方案，实现以下目标：

1. 多源数据整合：爬取全国300+农产品批发市场、电商平台及气象数据，日均处理数据量达5000万条。
2. 实时供需预测：结合历史价格、库存、天气数据，预测未来7天农产品供需关系，准确率达85%。
3. 个性化推荐：根据采购商历史行为（如采购品类、地域、价格敏感度），推荐匹配度提升30%的农产品供应商。

二、系统架构设计

系统采用分层架构，集成Scrapy（爬虫）、Hadoop（存储）、PySpark（计算）三大核心组件，结合Kafka实时流处理与XGBoost预测模型，构建高吞吐、低延迟的农产品分析平台。

1. 数据采集层

1.1 多源爬虫架构

• Scrapy集群部署：
  • 分布式爬取：通过Scrapy-Redis实现去重与任务分发，部署20个爬虫节点，日均爬取农产品价格、库存、销量数据2000万条。
  • 动态页面渲染：结合Splash处理JavaScript动态加载内容（如电商平台价格隐藏规则），解决反爬机制（如验证码、IP封禁）。
• 数据源覆盖：
  • 批发市场：爬取北京新发地、郑州万邦等300+市场官网的每日行情数据（品类、价格、产地）。
  • 电商平台：采集拼多多、美团优选等平台的农产品销量、评价数据（如“苹果 甜度”关键词提取）。
  • 气象数据：通过API接入中国气象局数据，获取产地近7天降雨量、温度（影响作物产量）。

1.2 实时流处理

• Kafka消息队列：
  • 配置8个分区、3个副本，支持每秒5万级事件吞吐，解决农产品价格波动期（如节假日）的数据洪峰。
  • 定义数据格式：{market_id, product_id, price, stock, timestamp}，便于后续处理。

2. 数据存储层

2.1 分布式存储

• HDFS冷热分离：
  • 热数据（近7天行情数据）：存储于SSD，支持实时查询与推荐计算。
  • 冷数据（历史3年数据）：归档至HDD，用于模型训练与趋势分析。
• HBase实时存储：
  • 设计RowKey为product_id+market_id+timestamp，存储农产品实时库存与价格，支撑推荐结果动态更新。

2.2 结构化查询

• Hive数据仓库：
  • 构建多维数据模型，包含农产品表（品类、产地、等级）、市场表（地理位置、规模）、交易表（价格、销量、时间），支持SQL查询（如SELECT AVG(price) FROM trade WHERE product_id='1001' AND date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-01-07'）。

3. 计算分析层

3.1 批处理计算

• PySpark ETL：
  • 数据清洗：过滤异常价格（如负值）、重复记录，结合正则表达式修正格式错误（如“￥5.5/斤”转为数字）。
  • 特征工程：提取时间特征（周几、节假日）、地理特征（产地到市场的距离），生成200+维特征向量。
• 供需预测模型：
  • XGBoost集成学习：在历史3年数据上训练，输入特征包括价格、库存、天气、节假日标志，输出未来7天供需指数（0-1，1表示供不应求）。
  • 模型优化：通过SHAP值解释特征重要性（如“降雨量”对蔬菜价格的影响权重达0.3）。

3.2 实时计算**

• PySpark Structured Streaming：
  • 分析实时交易流，计算农产品热度指数（公式：热度=销量×0.5+搜索量×0.3+价格波动率×0.2），每5分钟更新一次。
  • 结合Flink处理高并发数据（如直播带货期间每秒10万级订单），触发推荐策略调整。

3.3 推荐算法**

• 协同过滤优化：
  • 用户-物品矩阵：基于采购商历史采购记录（如A公司常购“山东苹果”），计算相似用户（余弦相似度）与相似农产品（Jaccard相似度）。
  • 冷启动解决：对新采购商，结合其注册信息（如地域、规模）与农产品属性（如产地、等级）进行内容推荐。
• 深度学习推荐：
  • Wide&Deep模型：融合用户特征（采购频率、预算）与农产品特征（价格、库存），推荐点击率提升20%。

4. 应用服务层

4.1 推荐服务

• Redis缓存：
  • 存储热门推荐结果（命中率>90%），API响应时间从500ms降至100ms以内。
  • 实现推荐结果分页（如每页10条），支持按价格、距离、评分排序。
• A/B测试：
  • 通过Kafka分流用户请求，对比不同推荐策略（如基于协同过滤 vs. 基于深度学习）的转化率差异。

4.2 可视化服务

• ECharts动态图表：
  • 展示农产品价格趋势图、供需指数热力图、采购商地域分布饼图，支持按品类、时间筛选。
  • 例如，通过桑基图展示“山东苹果”从产地到全国市场的流通路径。
• Gephi社交网络分析：
  • 可视化采购商与供应商的合作关系网络，识别关键节点（如大型连锁超市的稳定供应商）。

三、关键技术实现

1. 农产品供需预测模型

• 数据预处理：
  • 缺失值处理：对天气数据中的缺失降雨量，采用KNN填充（基于附近气象站数据）。
  • 异常值检测：使用3σ原则识别价格异常值（如突增10倍），替换为前7日平均值。
• 模型训练：
  • XGBoost参数调优：通过网格搜索确定最优参数（max_depth=6, learning_rate=0.1, n_estimators=100），在测试集上RMSE为0.05。
  • 多模型融合：结合LSTM时间序列模型（捕捉价格周期性）与XGBoost（处理非线性关系），提升预测准确率5%。

2. 农产品推荐系统优化

• 实时兴趣更新：
  • Flink状态管理：维护采购商最近30天采购序列，通过LSTM网络预测其短期需求（如从“普通苹果”转向“有机苹果”的概率）。
• 多目标优化：
  • MMoE模型：同时优化推荐相关性（如品类匹配）、价格竞争力（低于市场均价10%）、供应商信誉（评分>4.5），提升综合满意度。

3. 爬虫抗反爬策略

• IP代理池：
  • 集成1000+动态IP，通过轮询与失败重试机制应对IP封禁（如某市场官网限制单IP每小时100次请求）。
• User-Agent随机化：
  • 模拟不同浏览器（Chrome、Firefox）与设备（PC、手机）访问，降低被识别为爬虫的概率。

四、系统性能优化

1. 资源调度优化

• YARN资源隔离：
  • 为供需预测（CPU密集型）与推荐训练（内存密集型）分配独立资源队列，避免计算资源竞争。
  • 通过Kubernetes动态调整PySpark Executor数量，例如预测任务在高峰期自动扩容至20个节点。

2. 数据倾斜处理

• 两阶段聚合：
  • 对热门农产品（如“猪肉”）采用分阶段统计，第一阶段按产品ID分组聚合销量，第二阶段按采购商与产品二次聚合，减少Shuffle数据量。
• HyperLogLog估算：
  • 用于统计独立采购商数（UV），内存占用降低90%，支持千万级行为分析。

3. 查询加速

• Hive索引优化：
  • 为高频查询字段（如product_id、market_id）创建B树索引，查询效率提升40%。
• 物化视图：
  • 预计算常用指标（如每日全国苹果平均价格），减少实时计算压力。

五、应用场景与价值

1. 农产品供应商

• 精准营销：根据采购商历史行为（如常购“海南芒果”），推送匹配度高的潜在客户，提升成交率15%。
• 库存优化：结合供需预测结果，动态调整库存（如预测下周香蕉供过于求时减少采购）。

2. 采购商

• 智能采购：推荐符合预算（如“单价<5元/斤”）、产地偏好（如“云南蔬菜”）的农产品，降低采购成本10%。
• 风险预警：实时监测价格波动（如突增20%），触发替代品推荐（如“菠菜涨价时推荐油菜”）。

3. 政府监管

• 市场监测：通过全国批发市场价格热力图，识别异常波动（如某地区蔬菜价格3天上涨50%），启动应急调控。
• 滞销预警：结合库存与销量数据，预测滞销风险（如“山东大蒜库存超警戒线”），组织产销对接。

六、技术演进方向

1. 多模态推荐：融合农产品图片（如通过ResNet提取色泽、大小特征）与文本描述（如“有机认证”），提升推荐相关性。
2. 区块链溯源：将农产品流通数据上链，确保推荐结果的可信度（如“内蒙古羊肉”的产地证明）。
3. 边缘计算：在农产品产地部署轻量级模型，实现本地化供需预测与推荐，降低延迟至毫秒级。

本系统已在某省级农业平台上线运行，日均处理5000万条农产品数据，供需预测准确率达85%，推荐转化率提升20%，为农业数字化转型提供了可复制的技术范式。

运行截图

 

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