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 2025-12-06 18:40:48 发布

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#课程设计 #python #深度学习 #知识图谱 #大数据 #毕业设计 #数据可视化

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介绍资料

开题报告：PySpark+Hadoop+Hive+LSTM模型在美团大众点评分析与评分预测中的应用

一、研究背景与意义

1.1 行业背景

随着本地生活服务平台的快速发展，美团、大众点评等平台积累了海量用户行为数据，涵盖评分、评论、点击流等多维度信息。这些数据蕴含着用户消费偏好、情感倾向及行为模式，是优化推荐算法、提升用户体验的核心资源。然而，传统推荐系统主要依赖协同过滤或简单机器学习模型，存在以下局限性：

数据稀疏性：用户评分行为频率低，导致评分矩阵稀疏，难以捕捉用户真实偏好。
动态偏好捕捉不足：用户兴趣随时间变化，传统模型难以实时更新推荐策略。
非结构化数据利用不足：评论文本包含丰富的语义信息，但传统模型难以提取有效特征。

1.2 研究意义

本研究结合PySpark（分布式数据处理）、Hadoop（分布式存储与计算）、Hive（数据仓库）与LSTM（长短期记忆网络）模型，构建高效的美食评分预测与推荐系统，具有以下意义：

理论意义：探索大数据框架与深度学习模型的协同优化方法，丰富时序数据预测与个性化推荐的理论研究。
实践意义：为美团等平台提供精准推荐方案，提升用户满意度与商家曝光率，促进本地生活服务生态发展。

二、国内外研究现状

2.1 大数据与推荐系统研究

Hadoop/Spark应用：Mahout、Spark MLlib等工具通过分布式计算优化推荐算法效率，但多聚焦于传统模型（如协同过滤），未充分利用深度学习。
Hive数据预处理：Hive通过SQL-like查询接口支持复杂数据分析，但需结合特征工程提升数据质量。

2.2 深度学习在推荐中的应用

LSTM模型优势：LSTM通过门控机制解决RNN梯度消失问题，擅长捕捉时序依赖关系。例如，在用户评分序列建模中，LSTM可学习评分变化规律，提升预测准确性。
时序-语义联合建模：结合评论文本语义（如情感分析、关键词提取）与时序特征（如评分序列），增强特征表达能力。

2.3 现有研究不足

技术融合不足：多数研究仅聚焦单一技术（如仅用Spark或仅用LSTM），缺乏大数据框架与深度学习模型的协同优化。
数据利用不充分：对美团等平台的用户评论数据挖掘不足，未充分利用时序与语义特征。

三、研究内容与方法

3.1 研究内容

数据采集与预处理：
- 数据来源：通过网络爬虫或开放API实时采集美团、大众点评的评论、评分、商家信息等数据。
- 数据清洗：使用PySpark去重、缺失值填充、文本分词（如jieba库）与去噪（如去除停用词、标点符号）。
- 数据存储：将清洗后的数据存储至HDFS，按日期或商家ID分区存储，提升查询效率；使用Hive构建数据仓库，设计表结构（如用户ID、商家ID、评分、评论、时间戳等字段），支持SQL查询。
特征提取与建模：
- 特征提取：从评论中提取情感特征（如TextBlob情感分析）、关键词频率、评论长度等，生成特征向量。
- 模型构建：基于PyTorch或TensorFlow框架构建LSTM模型，输入为用户评分序列与评论文本特征向量，输出为预测评分。模型结构包括：
  - 输入层：接收特征向量序列。
  - 隐藏层：单层LSTM，隐藏单元数为128，激活函数为tanh。
  - 输出层：全连接层，输出预测评分（回归任务）。
- 模型训练：使用均方误差（MSE）作为损失函数，Adam优化器调整学习率（如0.001），通过交叉验证优化超参数（如隐藏层维度、序列长度）。
推荐系统实现：
- 推荐算法：结合用户历史评分、评论情感、点击流等数据，计算用户偏好向量与商家特征向量的余弦相似度，按相似度排序生成推荐列表。
- 系统集成：将LSTM模型与推荐算法集成至PySpark集群，通过Flask构建API服务，支持用户动态请求。

3.2 研究方法

实验法：使用美团大众点评真实数据集（约10万条评论数据）进行模型训练与测试。
对比分析法：对比LSTM模型与传统机器学习模型（如随机森林、支持向量机）在评分预测准确率（MAE、RMSE）与推荐准确率（Precision@K）上的表现。
用户调研法：通过问卷调查评估推荐系统的用户满意度。

四、技术路线与可行性分析

4.1 技术路线

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1graph TD
2    A[数据采集] --> B[Hadoop存储]
3    B --> C[Hive清洗]
4    C --> D[PySpark特征工程]
5    D --> E[LSTM模型训练]
6    E --> F[评分预测]
7    F --> G[推荐系统实现]

4.2 可行性分析

技术可行性：PySpark、Hadoop、Hive与LSTM均为成熟技术，拥有完善文档与社区支持，适合大规模数据处理与评分预测任务。
数据可行性：美团大众点评平台日均产生TB级评论数据，可通过爬虫或API获取充足数据支持模型训练。
经济可行性：开源技术降低开发成本，云服务器部署提升资源利用率。

五、预期成果与创新点

5.1 预期成果

理论成果：提出基于PySpark+LSTM的混合推荐模型，验证其在评分预测任务中的有效性。
实践成果：开发可部署的美食推荐系统原型，支持美团平台商家与用户匹配，提升推荐准确率（较传统方法提升15%-20%）与用户满意度（达90%）。

5.2 创新点

多技术融合：首次将PySpark（大数据处理）、Hive（数据仓库）、LSTM（深度学习）集成于美团推荐场景，实现高效数据处理与精准预测。
时序-语义联合建模：通过LSTM捕捉用户评分时序规律，同时结合评论文本语义增强特征表达能力。

六、进度安排

阶段	时间	任务
1	2025年11月-12月	文献调研、需求分析、技术选型
2	2026年1月-3月	数据采集、清洗与存储，构建Hive数据仓库
3	2026年4月-6月	特征提取、LSTM模型训练与优化
4	2026年7月-9月	推荐系统实现与集成，进行系统测试
5	2026年10月-11月	论文撰写与答辩准备

七、参考文献

Zhang, Y., et al. (2020). Deep Learning-Based Recommendation Systems on Spark. IEEE Transactions on Big Data.
Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long Short-Term Memory. Neural Computation.
美团技术团队. (2021). 《大数据与AI在推荐系统中的应用实践》.
孟小峰, 慈祥. (2013). 大数据管理:概念、技术与挑战. 计算机研究与发展.
Thusoo, A., et al. (2009). Hive: a warehousing solution over a map-reduce framework. PVLDB.