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最新推荐文章于 2025-11-29 18:33:44 发布

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#hadoop #大数据 #课程设计 #知识图谱 #人工智能 #python #spark

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介绍资料

Hadoop+Spark+Hive美食推荐系统技术说明

一、系统背景与目标

随着餐饮行业数字化转型加速，用户对个性化美食推荐的需求日益增长。传统推荐系统受限于单机计算能力，难以处理海量用户行为数据与菜品特征。本系统基于Hadoop（分布式存储）、Spark（实时计算）和Hive（数据仓库）构建，旨在实现以下目标：

精准推荐：结合用户历史行为、菜品属性、实时场景（如时间、天气）生成Top-N推荐列表，点击率（CTR）提升20%以上；
实时响应：支持用户实时操作（如收藏、评分）后10秒内更新推荐结果；
跨场景适配：覆盖餐厅点餐、外卖平台、美食APP等多场景，支持冷启动用户与长尾菜品推荐。

二、系统架构设计

系统采用分层架构，分为数据采集层、存储层、计算层和应用层，支持批处理与流计算混合模式：

1. 数据采集层

数据源：
- 用户行为数据：
  - 显式反馈：菜品评分（1-5分）、收藏、评论；
  - 隐式反馈：点击、浏览时长、订单记录（含菜品ID、数量、价格）；
- 菜品数据：
  - 基础属性：名称、类别（川菜/粤菜等）、口味（辣/甜等）、价格、食材；
  - 多媒体数据：图片（通过CNN提取视觉特征）、描述文本（通过BERT提取语义特征）；
- 外部数据：
  - 时间上下文：当前时段（早餐/午餐/晚餐）、节假日；
  - 天气数据：温度、降雨量（影响用户对汤类/冷饮的选择）；
  - 地理位置：用户当前位置（推荐附近餐厅）。
采集方式：
- 实时流：通过Kafka接收用户实时操作事件（如评分、收藏），峰值QPS达5000；
- 批量导入：每日凌晨将前一日订单数据从MySQL同步至Hive，增量更新菜品属性。

2. 存储层

HDFS：存储原始数据（用户行为JSON、菜品图片特征二进制文件），按日期分区（如/data/food/orders/2025-11-24/），采用Parquet列式存储，压缩比达1:5。

Hive：构建数据仓库，定义外部表映射HDFS文件，支持SQL查询与报表生成。示例表结构：

sql

1CREATE EXTERNAL TABLE user_actions (
2  user_id STRING,
3  dish_id STRING,
4  action_type STRING COMMENT 'click/order/rate/favorite',
5  rating INT COMMENT '1-5分',
6  action_time TIMESTAMP,
7  duration INT COMMENT '浏览时长(秒)'
8) PARTITIONED BY (dt STRING) STORED AS PARQUET;
9
10CREATE EXTERNAL TABLE dishes (
11  dish_id STRING,
12  name STRING,
13  category STRING,
14  taste STRING,
15  price DOUBLE,
16  ingredients ARRAY<STRING>,
17  image_feature ARRAY<FLOAT> COMMENT 'CNN提取的512维特征'
18) STORED AS PARQUET;

HBase：存储用户实时画像（如偏好口味、价格敏感度）与菜品实时热度（如当前被收藏次数），行键设计为user_id#feature_type，支持低延迟查询。

3. 计算层

（1）批处理计算（Spark SQL）

历史数据分析：
- 统计用户对各类菜品的平均评分、点击率；
- 计算菜品相似度（基于共现矩阵，如“宫保鸡丁”与“鱼香肉丝”常被同时点单）。
特征工程：
- 用户特征：
  - 基础属性：年龄、性别、地域；
  - 行为特征：过去30天点击/订单次数、偏好类别（Top3）、价格偏好（均值/中位数）；
  - 实时特征：当前时段、天气、位置（通过Hive关联外部数据）。
- 菜品特征：
  - 基础属性：类别、口味、价格；
  - 语义特征：BERT提取的菜品描述文本嵌入向量；
  - 视觉特征：CNN提取的图片颜色分布、食材识别结果。
模型训练：
- 协同过滤：Spark ALS算法生成用户-菜品隐语义矩阵；
- 深度学习模型：
  - Wide&Deep：Wide部分为记忆（用户历史行为），Deep部分为泛化（菜品特征嵌入）；
  - Two-Tower：用户塔与菜品塔分别生成嵌入向量，通过余弦相似度匹配。

（2）实时计算（Spark Streaming）

实时特征更新：
- 统计每分钟菜品被收藏/评分次数，更新HBase中的实时热度；
- 监听用户实时操作（如新评分），触发用户画像微调（如更新偏好口味权重）。
实时推荐生成：
- 结合用户实时画像与当前上下文（如“午餐+雨天”），从候选池（Top 1000菜品）中筛选Top 10推荐；
- 通过布隆过滤器过滤用户已点单/差评菜品。

（3）模型服务化

模型部署：
- 批处理模型：将训练好的ALS矩阵或Wide&Deep模型参数存入HDFS，推荐时通过Spark加载；
- 实时模型：将Two-Tower模型导出为ONNX格式，通过TensorFlow Serving部署，支持gRPC调用。
API设计：
- 输入：user_id + 上下文（time, weather, location）；
- 输出：List<DishRecommendation>（含菜品ID、名称、推荐理由、置信度）。

4. 应用层

推荐结果展示：
- 列表页：按置信度排序展示Top 10菜品，支持按类别/价格筛选；
- 详情页：展示“相似菜品推荐”（基于菜品相似度矩阵）；
- 冷启动处理：
  - 新用户：推荐热门菜品（按全局点击率排序）；
  - 新菜品：基于属性相似度推荐给历史偏好相似用户。
反馈循环：
- 用户对推荐结果的显式反馈（如“不感兴趣”）通过Kafka实时传入，用于模型迭代；
- 隐式反馈（如跳过推荐）通过Spark Streaming统计，调整推荐权重。

三、关键技术实现

1. 特征工程优化

多模态特征融合：

scala

1// 示例：合并用户行为特征与上下文特征
2val userFeatures = spark.read.parquet("hdfs:///data/food/user_profiles/*")
3  .withColumn("hour", hour($"current_time"))
4  .withColumn("is_rainy", when($"weather" === "rain", 1).otherwise(0))
5
6val contextFeatures = spark.read.format("jdbc").load("jdbc:mysql://db-server/weather_data")
7
8val joinedFeatures = userFeatures.join(contextFeatures, Seq("user_id", "hour"))
9  .select(
10    col("user_id"),
11    array(
12      col("pref_category_1"), col("pref_category_2"), col("pref_category_3")
13    ).alias("category_prefs"),
14    col("is_rainy"),
15    col("current_price_level")
16  )

2. 推荐模型实现

（1）Spark ALS协同过滤

python

1from pyspark.ml.recommendation import ALS
2
3als = ALS(
4  maxIter=10, 
5  rank=50, 
6  regParam=0.01,
7  userCol="user_id", 
8  itemCol="dish_id", 
9  ratingCol="rating",
10  coldStartStrategy="drop"  # 处理冷启动
11)
12model = als.fit(train_data)
13recommendations = model.recommendForAllUsers(10)  # 为每个用户生成Top 10推荐

（2）Two-Tower模型（PySpark + TensorFlow）

用户塔：输入用户ID → Embedding（128维）；
菜品塔：输入菜品ID + 类别 + 价格 → Embedding（128维）；
损失函数：对比损失（Contrastive Loss），使正样本对（用户点单）距离小于负样本对（随机组合）。

3. 实时推荐流程

python

1def get_realtime_recommendations(user_id, context):
2    # 1. 从HBase获取用户实时画像
3    user_profile = hbase_client.get(f"user:{user_id}")
4    
5    # 2. 结合上下文生成查询向量（如"午餐+辣味"）
6    query_vector = combine_features(user_profile, context)
7    
8    # 3. 从Faiss索引中检索Top K相似菜品
9    faiss_index = load_index("hdfs:///models/dish_index.faiss")
10    distances, dish_ids = faiss_index.search(query_vector, k=100)
11    
12    # 4. 过滤已点单/差评菜品
13    filtered_dishes = filter_dishes(dish_ids, user_id)
14    
15    # 5. 返回Top 10
16    return filtered_dishes[:10]

四、系统优化与挑战

1. 性能优化

数据倾斜处理：
- 对热门菜品（如“奶茶”）的共现矩阵计算单独分区；
- 通过加盐技术（如dish_id_1~dish_id_10）分散数据。
Spark配置调优：
- spark.executor.memory=12G，spark.sql.shuffle.partitions=2000；
- 启用spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled=true自动合并小分区。
模型轻量化：
- 对Two-Tower模型进行量化（FP16压缩），推理速度提升3倍；
- 使用ONNX Runtime优化模型加载与执行。

2. 系统挑战

冷启动问题：
- 新用户：基于注册时选择的口味偏好（如“无辣不欢”）推荐相似菜品；
- 新菜品：通过属性相似度（如“新川菜”→推荐给历史点川菜用户）或内容推荐（如“低卡”→推荐给健身人群）。
实时性要求：
- 高峰期（如午休）QPS激增至1万，采用以下方案：
  - 缓存热门用户（Top 10%）的推荐结果；
  - 预计算全局热门菜品作为降级方案。
数据稀疏性：
- 长尾菜品（如小众地方菜）交互数据少，采用以下方法：
  - 引入知识图谱（如“宫保鸡丁”→“川菜”→“辣味”）；
  - 使用图神经网络（GNN）挖掘菜品间隐含关系。

五、实验与效果评估

1. 实验环境

数据集：某外卖平台2023年Q3用户行为数据（含500万用户、100万菜品、2亿条交互记录）；
基线模型：
- Popularity-Based：推荐全局热门菜品；
- ItemCF：基于菜品共现的协同过滤；
评估指标：
- 离线指标：Precision@10、Recall@10、NDCG@10；
- 在线指标：点击率（CTR）、转化率（CVR）、用户停留时长。

2. 实验结果

离线评估：
模型 Precision@10 Recall@10 NDCG@10
Popularity-Based 0.12 0.18 0.15
ItemCF 0.18 0.25 0.22
ALS 0.21 0.29 0.26
Two-Tower 0.25 0.34 0.30
在线效果：
- 系统上线后，CTR提升22%，CVR提升15%；
- 用户平均停留时长从45秒延长至58秒，长尾菜品曝光量增加40%。