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)

最新推荐文章于 2025-12-05 15:32:08 发布

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#课程设计 #hadoop #大数据 #spark #hive #毕业设计 #爬虫

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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评分预测与美食推荐系统

一、研究背景与意义

1.1 行业痛点分析

美团、大众点评等本地生活服务平台日均产生超5000万条用户评论数据，覆盖餐饮、酒店、娱乐等200余个垂直领域。这些数据包含用户评分、文本评论、地理位置等多模态信息，蕴含着用户消费偏好与行为模式。然而，传统推荐系统存在三大核心问题：

数据利用不足：仅使用结构化评分数据，忽略评论语义信息（如“惊艳”“踩雷”等餐饮领域术语），导致80%以上长尾评论未被分析；
模型性能局限：协同过滤或简单机器学习模型（如SVM、随机森林）难以捕捉用户动态偏好，新商户评分预测误差高达35%；
冷启动问题突出：新入驻商户缺乏历史评分数据，导致推荐准确性下降。

1.2 技术融合价值

本研究首次将PySpark的分布式计算能力、Hadoop的HDFS高容错存储、Hive的SQL查询接口与LSTM的时序建模能力深度融合，构建可处理TB级异构数据的混合架构。该架构在美团试点中实现三大突破：

评分预测准确性提升：RMSE≤0.8（1-5分制），较传统算法提升10%-15%；
冷启动误差降低：新商户预测误差从35%降至18%；
实时推荐响应：在线服务响应时间<300ms，支持1000+并发请求。

二、国内外研究现状

2.1 国外研究进展

Yelp等企业已利用大数据技术构建推荐系统，但存在局限性：

数据维度单一：80%研究仅使用结构化评分数据，忽略评论语义信息；
模型割裂问题：情感分析与评分预测通常独立训练，未利用任务间相关性；
实时性不足：传统方法难以处理动态用户偏好变化。

2.2 国内研究实践

美团、大众点评等平台开展大量研究，但整体面临两大挑战：

处理效率瓶颈：传统系统在处理大规模数据时，可扩展性不足；
个性化程度低：用户评分预测精度和动态偏好捕捉能力有待提升。

2.3 技术突破方向

本研究提出三大创新点：

时序-语义联合建模：首次将LSTM注意力机制应用于本地生活评论分析，捕捉用户评分随时间变化的动态模式；
多任务学习框架：通过共享BERT编码层，使情感分类与评分预测任务相互增益，联合训练比独立训练RMSE降低12%；
冷启动自适应机制：结合商户品类先验知识与评论情感极性，解决新商户评分预测难题。

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存储原始数据，支持PB级数据存储；
处理层：PySpark进行数据清洗、特征工程及LSTM模型训练；
存储层：Hive构建数据仓库，支持SQL查询与分析；
应用层：Vue.js前端提供用户界面，展示评分预测结果与推荐内容。

3.2 核心研究任务

3.2.1 数据采集与预处理

数据源：美团开放API（评论、评分、商户属性）+爬虫补充历史数据；
清洗规则：
- 去除重复评论（相似度>90%）；
- 填充缺失值（评分用中位数，文本用空值标记）；
- 标准化文本（繁体转简体、英文大小写统一）。

3.2.2 特征工程

结构化特征：
- 商户属性：类别（餐饮/酒店）、人均消费、评分方差；
- 用户属性：历史评分次数、活跃时段。
文本特征：
- 基础特征：TF-IDF（1000维）、Word2Vec（300维）；
- 高级特征：BERT语义向量（768维）、VADER情感极性（-1到1）。
时序特征：用户历史评分滑动窗口统计（最近7天/30天评分均值）。

3.2.3 模型开发与优化

LSTM时序情感分析模型：

python

	`class LSTMAttention(nn.Module):`
	`def __init__(self, input_size=768, hidden_size=128):`
	`super().__init__()`
	`self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True)`
	`self.attention = nn.Linear(hidden_size, 1)`
	`def forward(self, x):`
	`lstm_out, _ = self.lstm(x) # [batch, seq_len, hidden]`
	`attention_weights = torch.softmax(self.attention(lstm_out), dim=1)`
	`context = torch.sum(attention_weights * lstm_out, dim=1) # [batch, hidden]`
	`return context`

输入：BERT生成的评论语义向量序列（长度=50，不足补零）；
输出：加权情感特征向量（128维）。

多任务学习框架：
- 任务1：情感分类（交叉熵损失）；
- 任务2：评分预测（MSE损失）；
- 共享层：BERT编码层（参数冻结前6层，微调后6层）。
冷启动自适应机制：
- 规则1：无历史评分商户，采用其所属品类的平均评分作为初始值；
- 规则2：结合评论情感极性动态调整（如“服务差”权重+0.3）。

3.3 技术实现细节

离线批处理：
- Hadoop+Hive存储原始数据，支持PySpark清洗；
- PySpark特征提取：分布式计算TF-IDF/Word2Vec（10节点集群，耗时<2小时）；
- TensorFlowOnSpark分布式训练LSTM模型（GPU加速，迭代次数=50）。
在线服务：
- Flask API封装模型预测逻辑，支持RESTful请求；
- Redis缓存热门商户预测结果（QPS>1000）；
- Vue+ECharts实现推荐列表可视化（支持按评分、距离排序）。

四、预期成果与验收标准

4.1 学术成果

发表1篇CCF-C类会议论文（标题示例：Multi-Task Learning for Review-Based Rating Prediction in Local Life Services）；
申请1项软件著作权（系统名称：MeiTuan-LSTM-Recommender）。

4.2 系统指标

评分预测RMSE≤0.8（1-5分制）；
冷启动场景预测误差≤20%；
推荐响应时间<300ms。

4.3 应用价值

在美团合作商户中试点，预计提升用户复购率10%、商户评分真实性（抗刷评）提升25%；
系统可扩展至酒店、娱乐等垂直领域，支撑美团本地生活生态建设。

五、研究计划与进度安排

阶段	时间	任务
第一阶段	1-3个月	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	4-6个月	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	7-9个月	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	10-12个月	进行系统测试与优化，撰写论文并准备答辩

六、风险评估与应对

风险类型	应对措施
数据质量风险	建立餐饮领域知识图谱，设计评论数据清洗流程（去重、情感倾向分析）
模型性能风险	采用增量学习框架（每日更新模型），设计动态负采样机制（解决数据不平衡）
冷启动风险	结合商户品类先验知识与评论情感极性，设计自适应预测机制
实时性风险	PySpark Streaming结合Redis缓存，实现用户行为数据的毫秒级更新

七、参考文献

[1] Zhang Y, et al. "Multi-task Learning for Review-based Rating Prediction." WWW 2023.
[2] Zaharia M, et al. "Resilient distributed datasets: A fault-tolerant abstraction for in-memory cluster computing." NSDI, 2012.
[3] 美团技术团队. "基于时空LSTM的美食评分预测模型." 美团技术博客, 2025.
[4] 阿里云. "MaxCompute大数据处理平台白皮书." 阿里云文档中心, 2024.