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)

PySpark+LSTM美食推荐系统设计
最新推荐文章于 2025-12-08 22:08:47 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-08 22:08:47 发布 · 747 阅读 · 26 ·
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#课程设计 #大数据 #hadoop #hive #spark #毕业设计 #爬虫

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介绍资料

以下是一份关于《PySpark+Hadoop+Hive+LSTM模型美团大众点评分析+评分预测 美食推荐系统》的任务书框架，可根据实际需求调整内容：

任务书

项目名称

基于PySpark+Hadoop+Hive+LSTM模型的美团大众点评数据分析与评分预测美食推荐系统

项目背景

美团大众点评作为国内领先的生活服务平台，积累了海量用户行为数据和商家信息。通过构建分布式数据处理与深度学习模型，可挖掘用户偏好、预测评分，并实现个性化美食推荐，提升用户体验和平台商业价值。

项目目标
  1. 数据处理与分析：利用PySpark+Hadoop+Hive构建分布式数据处理框架，完成美团大众点评数据的清洗、转换与存储。
  2. 评分预测模型：基于LSTM（长短期记忆网络）构建评分预测模型，实现用户对商家评分的精准预测。
  3. 推荐系统开发：结合用户行为特征与评分预测结果，设计个性化美食推荐算法。
  4. 系统验证与优化：通过离线实验与A/B测试验证模型效果，优化推荐准确性与实时性。
任务分解与分工
模块具体任务负责人交付成果
1. 数据采集与预处理- 从美团/大众点评API或公开数据集获取用户评价、商家信息、行为日志等数据。
- 使用PySpark清洗缺失值、异常值，处理文本数据（分词、去噪）。		数据组清洗后的结构化数据集（CSV/Parquet）
2. 分布式存储与计算- 基于Hadoop搭建分布式存储集群，存储原始数据与处理结果。
- 使用Hive构建数据仓库，定义表结构与查询逻辑。		架构组Hive数据仓库表结构文档、HDFS存储路径
3. 特征工程- 提取用户特征（历史评分、浏览行为、地理位置）。
- 提取商家特征（品类、价格、评价数量）。
- 构建时间序列特征（用户近期评分趋势）。		算法组特征工程代码与特征集说明文档
4. LSTM模型构建- 设计LSTM网络结构（输入层、隐藏层、输出层）。
- 使用PyTorch/TensorFlow训练模型，调整超参数（学习率、批次大小）。
- 验证模型在测试集上的MAE、RMSE指标。		算法组训练好的模型文件、评估报告
5. 推荐系统集成- 结合协同过滤与内容推荐，设计混合推荐策略。
- 实现实时推荐接口（Flask/Django）。
- 部署模型至测试环境，对接前端展示。		开发组推荐系统API文档、前端交互原型
6. 测试与优化- 离线测试：对比推荐结果与用户真实行为。
- 在线A/B测试：分群对比推荐点击率、转化率。
- 优化模型与特征，提升推荐多样性。		测试组测试报告、优化建议文档
技术栈
  • 数据处理：PySpark、Hadoop HDFS、Hive SQL
  • 机器学习：PyTorch/TensorFlow（LSTM模型）、Scikit-learn（特征工程）
  • 推荐系统：Surprise库（协同过滤）、自定义混合推荐算法
  • 开发与部署：Python、Flask/Django、Docker（容器化部署）
时间计划
阶段时间里程碑
需求分析与设计第1-2周完成技术方案设计与分工
数据采集与处理第3-4周交付清洗后的数据集与Hive仓库
模型开发与训练第5-7周完成LSTM模型训练与评估
推荐系统实现第8-9周推荐API开发完成，前端原型展示
测试与优化第10-11周完成A/B测试，输出优化报告
项目验收第12周提交最终代码、文档与演示PPT
预期成果
  1. 数据集：结构化处理后的美团大众点评用户-商家交互数据。
  2. 模型文件：训练好的LSTM评分预测模型（.h5或.pt格式）。
  3. 推荐系统：可调用的推荐API接口，支持用户ID输入与商家列表输出。
  4. 技术文档：包含数据处理流程、模型设计、系统部署说明的完整报告。
风险评估与应对
  • 数据质量风险：原始数据缺失或噪声过多 → 增加数据校验规则，使用多重插值方法。
  • 模型过拟合风险：训练集表现好但测试集差 → 引入Dropout层、正则化，扩大数据集。
  • 推荐冷启动问题：新用户/新商家无历史数据 → 结合热门推荐与基于内容的推荐。
验收标准
  1. 评分预测模型MAE≤0.8，RMSE≤1.2（5分制评分）。
  2. 推荐系统点击率（CTR）较基准提升15%以上。
  3. 系统响应时间≤500ms（QPS≥100）。

项目负责人：XXX
日期：XXXX年XX月XX日

此任务书可根据实际项目规模、团队资源和技术路线进一步细化。

运行截图

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