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)

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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》的任务书模板，供参考：

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任务书：基于PySpark+Hadoop+Hive+LSTM的美团大众点评数据分析与评分预测

一、项目背景与目标

1. 背景
   美团大众点评作为国内领先的生活服务平台，积累了海量用户评论数据。这些数据包含用户对商家服务、环境、价格等多维度的反馈，具有极高的商业价值。通过分析用户评论并预测评分，可帮助商家优化服务、提升用户体验，同时为平台推荐系统提供支持。

2. 目标

   • 构建基于PySpark+Hadoop+Hive的分布式数据处理框架，实现海量评论数据的高效存储与清洗。
   • 利用LSTM（长短期记忆网络）模型挖掘评论中的情感特征，预测用户评分（1-5分）。
   • 通过可视化分析揭示用户关注的核心维度（如服务、口味、性价比等），为商家提供决策支持。

二、技术栈与工具

1. 数据处理层
   • Hadoop：分布式存储（HDFS）与资源调度（YARN）。
   • Hive：结构化数据仓库，支持SQL查询与ETL操作。
   • PySpark：基于Spark的Python API，实现分布式数据清洗、特征提取与转换。
2. 模型训练层
   • LSTM模型：基于TensorFlow/Keras构建，处理文本序列数据并预测评分。
   • 特征工程：结合词向量（Word2Vec/GloVe）与情感词典，提取评论的语义特征。
3. 可视化与部署
   • Matplotlib/Seaborn：数据分布与模型效果可视化。
   • Flask/Django（可选）：构建轻量级API服务，部署预测模型。

三、任务分解与实施计划

阶段1：数据采集与预处理（2周）

1. 数据来源
   • 从美团大众点评公开数据集或爬虫获取评论数据（需合法合规）。
   • 数据字段：用户ID、商家ID、评论内容、评分、时间戳等。
2. 数据清洗
   • 使用PySpark去除重复、缺失值及异常数据（如评分非1-5分）。
   • 过滤无效评论（如广告、无意义内容）。
3. 数据存储
   • 将清洗后的数据存入Hive表，按商家ID分区存储，优化查询效率。

阶段2：特征工程与模型构建（3周）

1. 文本特征提取
   • 使用PySpark的NLP工具（如TF-IDF、Word2Vec）将评论转换为词向量。
   • 结合情感词典（如BosonNLP）标注情感极性（正面/负面）。
2. LSTM模型设计
   • 输入层：词向量序列（长度固定，不足补零）。
   • 隐藏层：双向LSTM层（捕捉上下文语义）。
   • 输出层：全连接层+Softmax激活，输出1-5分概率分布。
3. 模型训练与调优
   • 按8:2划分训练集与测试集，使用交叉验证优化超参数（如学习率、批次大小）。
   • 评估指标：MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）、准确率。

阶段3：分析与可视化（1周）

1. 用户关注维度分析
   • 通过关键词提取（如TF-IDF）统计高频词，识别用户关注的核心维度（如“服务差”“味道好”）。
2. 商家评分分布分析
   • 使用Hive聚合统计各商家评分分布，结合LSTM预测结果对比实际评分偏差。
3. 可视化展示
   • 绘制评分分布直方图、关键词词云图、模型预测误差曲线等。

阶段4：部署与测试（1周）

1. 模型部署
   • 将训练好的LSTM模型保存为HDF5格式，通过Flask构建API接口。
   • 输入：评论文本；输出：预测评分及置信度。
2. 系统测试
   • 随机抽取100条评论进行人工标注，验证模型预测准确率。
   • 测试系统在高并发下的响应时间（如100QPS）。

四、预期成果

1. 技术成果
   • 分布式数据处理流程（PySpark+Hadoop+Hive）代码库。
   • 训练好的LSTM模型文件及部署API文档。
2. 分析报告
   • 用户评论核心维度分析报告（PDF/PPT）。
   • 模型预测效果评估报告（含MAE、RMSE等指标）。
3. 演示系统
   • 可交互的Web界面，支持输入评论文本并实时显示预测评分。

五、风险评估与应对

1. 数据质量风险
   • 风险：评论数据噪声多（如广告、表情包）。
   • 应对：加强数据清洗规则，结合人工抽样校验。
2. 模型过拟合风险
   • 风险：LSTM模型在训练集上表现优异，但测试集效果差。
   • 应对：引入Dropout层、增加数据增强（如同义词替换）。
3. 部署性能风险
   • 风险：API响应延迟高。
   • 应对：使用模型量化（如TensorFlow Lite）减少计算量，优化服务器配置。

六、团队分工

角色	职责
数据工程师	负责Hadoop/Hive环境搭建、数据清洗与存储。
算法工程师	负责LSTM模型设计、训练与调优。
前端开发工程师	负责可视化界面与API接口开发（可选）。
项目经理	协调进度，把控风险，撰写最终报告。

七、时间计划

阶段	时间	里程碑
数据采集与预处理	第1-2周	完成数据清洗并存入Hive表。
特征工程与模型构建	第3-5周	LSTM模型训练完成，MAE≤0.5。
分析与可视化	第6周	提交分析报告与可视化图表。
部署与测试	第7周	API上线，系统通过压力测试。

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备注：本任务书可根据实际数据规模与团队资源调整技术细节（如替换LSTM为BERT轻量级模型）。

运行截图

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项目案例

优势

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