计算机毕业设计Hadoop+Spark商品推荐系统 商品比价系统 商品可视化 电商大数据(代码+LW文档+PPT+讲解视频)

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介绍资料

以下是一份关于《Hadoop+Spark商品推荐系统与商品比价系统》的任务书模板，涵盖项目目标、技术实现、分工计划等内容：

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任务书：基于Hadoop+Spark的商品推荐与比价系统

一、项目背景与目标

1. 背景
   电商平台用户面临信息过载问题，需通过个性化推荐和实时比价提升用户体验。传统系统存在以下痛点：
   • 推荐算法依赖单机处理，无法应对海量用户行为数据；
   • 比价功能需跨平台抓取商品信息，数据实时性与准确性不足；
   • 缺乏统一的大数据分析框架，导致计算效率低下。
2. 目标
   • 构建基于Hadoop+Spark的分布式系统，实现以下功能：
     • 商品推荐系统：基于用户历史行为（浏览、购买、评分）和商品特征，生成个性化推荐列表；
     • 商品比价系统：实时抓取多电商平台（淘宝、京东、拼多多等）的商品价格信息，提供最低价对比与历史价格趋势分析。
   • 优化系统性能，支持百万级用户与商品数据的实时处理。

二、系统架构设计

1. 整体架构
   • 数据采集层：Scrapy爬虫抓取商品信息与用户行为数据；
   • 存储层：HDFS存储原始数据，HBase存储结构化商品与用户数据；
   • 计算层：Spark Core处理离线数据，Spark Streaming处理实时数据；
   • 分析层：Spark MLlib实现推荐算法，Spark SQL进行数据查询；
   • 应用层：Web界面展示推荐结果与比价信息，提供API接口。
2. 核心模块
   • 推荐引擎：
     • 协同过滤（User-Based/Item-Based）；
     • 基于内容的推荐（商品标签、类别）；
     • 混合推荐模型（加权融合）。
   • 比价引擎：
     • 实时爬取多平台商品价格；
     • 价格波动分析与异常检测；
     • 历史价格数据库构建。

三、任务分工与职责

1. 数据采集组
   • 任务：
     • 开发Scrapy爬虫框架，抓取商品信息（名称、价格、库存、评价）和用户行为日志；
     • 处理反爬机制（IP代理池、请求头伪装、动态页面解析）；
     • 存储原始数据至HDFS或Kafka（实时数据流）。
   • 输出：商品数据集、用户行为日志。
2. 数据处理组
   • 任务：
     • 搭建Hadoop集群，配置HDFS与YARN；
     • 使用Spark清洗数据（去重、缺失值处理、格式转换）；
     • 构建商品特征库（类别、品牌、价格区间）和用户画像（兴趣标签、购买力）。
   • 输出：清洗后的结构化数据（Parquet/ORC格式）。
3. 推荐算法组
   • 任务：
     • 基于Spark MLlib实现协同过滤与内容推荐算法；
     • 优化模型参数（相似度计算、冷启动问题处理）；
     • 评估推荐效果（准确率、召回率、覆盖率）。
   • 输出：推荐模型文件与评估报告。
4. 比价分析组
   • 任务：
     • 开发实时比价模块，使用Spark Streaming处理价格变动；
     • 构建价格历史数据库（HBase存储时间序列数据）；
     • 实现价格预警功能（如降价通知）。
   • 输出：比价结果数据库与可视化图表。
5. Web开发组
   • 任务：
     • 开发前后端分离的Web应用（Vue.js+Flask/Django）；
     • 展示推荐商品列表、比价结果与历史价格趋势；
     • 部署系统至云服务器（如AWS EMR或阿里云MaxCompute）。
   • 输出：可交互的Web平台与部署文档。

四、技术栈与工具

• 数据采集：Scrapy、Selenium、Kafka（实时数据流）。
• 分布式存储：Hadoop HDFS、HBase、MySQL（关系型数据）。
• 计算框架：Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib。
• 机器学习：ALS（协同过滤）、TF-IDF（内容推荐）、XGBoost（价格预测）。
• 可视化：ECharts、Matplotlib、Tableau（可选）。
• 部署：Docker、Kubernetes（集群管理）、Nginx（负载均衡）。

五、时间计划

阶段	时间	任务内容
需求分析与设计	第1-2周	确定数据源、推荐算法选型、系统架构设计。
数据采集与存储	第3-4周	完成爬虫开发，搭建Hadoop集群，存储原始数据。
数据处理与特征工程	第5-6周	使用Spark清洗数据，构建商品特征库与用户画像。
推荐与比价算法开发	第7-8周	训练推荐模型，开发实时比价模块，优化参数。
Web开发与测试	第9-10周	开发Web界面，集成推荐与比价功能，进行压力测试。
部署与验收	第11-12周	部署系统至云端，编写文档，提交最终成果。

六、预期成果

1. 推荐系统：
   • 支持百万级用户与商品的实时推荐；
   • 推荐准确率≥80%，冷启动问题解决率≥70%。
2. 比价系统：
   • 覆盖主流电商平台的90%以上商品；
   • 价格更新延迟≤5分钟，历史价格查询响应时间≤1秒。
3. Web平台：
   • 提供个性化推荐列表、多平台比价结果、价格趋势图表；
   • 支持高并发访问（QPS≥1000）。
4. 文档：
   • 技术设计文档、用户手册、测试报告。

七、风险评估与应对

1. 数据源不稳定：电商平台API限制或页面结构变更。
   • 应对：增加备用数据源，开发自动化适配逻辑。
2. 算法性能瓶颈：推荐模型计算耗时过长。
   • 应对：优化Spark任务调度，使用模型量化压缩。
3. 系统扩展性不足：用户量增长导致集群负载过高。
   • 应对：采用Kubernetes动态扩容，分离读写负载。

八、验收标准

1. 推荐系统：Top-N推荐列表点击率较随机推荐提升≥30%。
2. 比价系统：价格数据准确率≥95%，历史查询响应时间≤1秒。
3. Web平台：支持1000+并发用户，平均延迟≤500ms。
4. 代码规范：符合PEP8标准，附带详细注释与单元测试。

项目负责人：XXX
日期：XXXX年XX月XX日

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此任务书可根据实际项目需求调整技术细节（如替换Spark为Flink处理实时数据）或扩展功能（如增加社交网络推荐）。

运行截图

推荐项目

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项目案例

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