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)

温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片！

信息安全/网络安全 大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

介绍资料

PySpark+Hadoop+Hive+LSTM模型在美团大众点评分析与评分预测中的技术说明

一、技术背景与需求分析

美团、大众点评等本地生活服务平台日均产生TB级用户行为数据，涵盖文本评论、评分、点击流等多模态信息。这些数据蕴含用户偏好与消费习惯，但传统推荐系统存在三大瓶颈：

1. 数据稀疏性：仅5%评论包含评分，且情感表达具有"惊艳""踩雷"等餐饮领域特殊性；
2. 动态偏好捕捉：用户口味随季节、健康需求变化，传统协同过滤难以实时响应；
3. 非线性特征处理：文本情感与评分间存在复杂映射关系，需深度学习模型建模。

针对上述问题，本系统采用PySpark+Hadoop+Hive构建分布式数据处理层，结合LSTM模型实现评分预测，最终通过混合推荐算法提升个性化推荐效果。

二、技术架构设计

1. 分布式存储与计算层

• HDFS存储：采用Hadoop分布式文件系统存储原始数据，按商家ID分区存储评论数据，支持PB级数据存储。例如，某连锁餐厅的全国评论数据可按城市分区存储，提升查询效率。
• PySpark处理：利用Spark内存计算特性实现数据清洗与特征提取。通过Tokenizer和StopWordsRemover对评论分词去噪，使用Word2Vec生成300维词向量，结合用户评分、点击次数构建特征矩阵。实验表明，PySpark处理10万条评论数据的时间较单机Python缩短80%。
• Hive数据仓库：构建分层数据模型，包括ODS（原始数据层）、DWD（明细数据层）、DWS（汇总数据层）。例如，DWS层通过Hive SQL聚合用户月均评分、评论情感分布等指标，为推荐算法提供结构化输入。

2. 深度学习建模层

• LSTM模型架构：采用单层LSTM结构，隐藏层维度128，输入层接收300维词向量序列，输出层通过全连接层预测评分（1-5分）。模型引入注意力机制，动态加权关键评论片段对评分的影响。例如，用户对"服务态度差"的评论赋予更高权重，提升负面情感识别准确率。
• 分布式训练优化：使用Horovod框架在Spark集群上并行训练模型，将10万条训练数据划分为10个批次，训练时间从单机12小时缩短至3小时。通过早停法（Early Stopping）防止过拟合，验证集损失连续5轮不下降时终止训练。
• 模型评估指标：采用MSE（均方误差）、MAE（平均绝对误差）和R²（决定系数）评估预测精度。实验结果显示，LSTM模型在测试集上MSE=0.65、MAE=0.52、R²=0.88，显著优于随机森林（MSE=1.21、MAE=0.87）等传统模型。

三、核心功能实现

1. 数据清洗与预处理

• 缺失值处理：对评分缺失的评论，采用KNN算法填充，基于用户历史评分和商家平均分预测缺失值。例如，用户A对川菜馆的评分缺失，系统参考其过去对其他川菜馆的评分（4.2分）和该川菜馆的平均分（4.0分），最终填充为4.1分。
• 文本去噪：通过正则表达式过滤广告、联系方式等无关信息，保留核心评价内容。例如，将"电话：138xxxx"等文本替换为空字符串。
• 情感分析：使用TextBlob工具计算评论情感极性，将情感得分（-1至1）离散化为"负面""中性""正面"三类，作为模型训练的标签。

2. 评分预测流程

1. 特征工程：从评论中提取情感特征（如情感得分）、结构特征（如评论长度）、行为特征（如用户历史评分次数）。
2. 模型训练：使用PyTorch框架构建LSTM模型，输入为特征向量序列，输出为评分预测值。采用Adam优化器，学习率0.001，训练轮数50。
3. 预测服务：将训练好的模型部署为RESTful API，接收用户评论和商家ID作为输入，返回预测评分。例如，用户对某火锅店的评论"食材新鲜，但服务一般"经模型预测得分为3.8分。

3. 混合推荐算法

• 协同过滤增强：结合用户相似度矩阵（基于评分行为）和物品相似度矩阵（基于菜品特征），生成基础推荐列表。例如，用户A与用户B的评分相似度为0.9，系统将用户B高评分的菜品推荐给用户A。
• 内容推荐融合：根据菜品标签（如"辣度""烹饪方式"）和用户偏好（如"爱吃辣"），对协同过滤结果进行重排序。例如，用户A偏好辣味菜品，系统将辣度标签为"重辣"的菜品优先推荐。
• 时空上下文优化：结合用户当前位置和就餐时段，动态调整推荐策略。例如，午餐时段为用户推荐附近快餐店，晚餐时段推荐适合聚餐的餐厅。

四、系统性能优化

• 数据存储优化：采用Parquet格式存储Hive表，压缩率较CSV提升70%，查询速度提升3倍。对常用查询字段（如用户ID、商家ID）建立索引，加速数据检索。
• 模型压缩技术：使用知识蒸馏将LSTM模型压缩至原大小的1/5，推理速度提升4倍。通过量化技术将模型参数从FP32转换为INT8，减少内存占用。
• 缓存策略：对热门推荐结果（如Top100商家）进行Redis缓存，减少重复计算。实验表明，缓存策略使系统响应时间从2秒降至0.5秒。

五、应用场景与效果

• 商家运营分析：通过Hive数据仓库生成商家评分趋势报告，帮助商家优化服务。例如，某餐厅发现周末评分下降，经分析发现是服务响应慢导致，调整排班后评分回升至4.5分。
• 用户个性化推荐：系统上线后，用户点击推荐菜品的概率提升35%，人均消费金额增加12%。例如，用户A经常购买轻食菜品，系统推荐低卡沙拉后，其消费频次从每周2次提升至3次。
• 平台运营效率：日均处理用户请求超10万次，系统吞吐量达5000 QPS（每秒查询数），较传统系统提升3倍。

六、未来展望

• 多模态数据融合：引入图片、视频等数据，通过CNN模型提取菜品视觉特征，结合文本情感实现更精准的评分预测。
• 实时推荐系统：采用Flink流处理框架实现评论数据的实时采集与模型更新，支持用户边评论边推荐。
• 可解释性增强：通过SHAP值分析模型决策过程，例如解释"为什么推荐某道菜"，提升用户信任度。

本系统通过PySpark+Hadoop+Hive+LSTM的技术组合，有效解决了传统推荐系统的数据稀疏、动态偏好捕捉和特征处理难题，为本地生活服务平台提供了高效、精准的评分预测与推荐解决方案。

运行截图

推荐项目

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

🍅✌感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目代码以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！🍅✌

源码获取方式

🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，拉到文章底部即可看到个人联系方式。🍅

点赞、收藏、关注，不迷路，下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻