计算机毕业设计Python+PySpark+大模型淘宝商品推荐系统 淘宝商品评论情感分析 电商推荐系统 淘宝电商可视化 淘宝电商大数据

基于PySpark与大模型的商品推荐与情感分析
原创 于 2025-11-27 08:33:04 发布 · 616 阅读 · 19 ·
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#课程设计 #大数据 #hadoop #python #django #人工智能 #推荐算法

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介绍资料

以下是一份关于《Python+PySpark+大模型淘宝商品推荐系统与评论情感分析》的任务书模板，可根据实际需求调整内容：

任务书：基于Python、PySpark与大模型的淘宝商品推荐系统及评论情感分析

一、项目背景与目标

  1. 背景
    • 淘宝平台商品数量庞大，用户需高效推荐系统辅助决策。
    • 商品评论蕴含用户情感倾向，对商家优化和用户选择至关重要。
    • 结合大数据处理（PySpark）、机器学习（Python）与大语言模型（LLM）技术，提升推荐精准度与情感分析深度。
  2. 目标
    • 构建基于用户行为与商品特征的混合推荐系统。
    • 实现商品评论的情感极性分类（积极/消极/中性）及细粒度分析。
    • 结合大模型（如LLaMA、Qwen等）优化推荐解释性与情感分析语义理解。

二、任务内容与分工

模块1：数据采集与预处理（负责人：XXX）

  1. 数据来源
    • 淘宝商品数据：通过公开API或爬虫获取商品信息（标题、价格、类别等）。
    • 用户行为数据：模拟生成或使用公开数据集（如UserBehavior数据集）。
    • 评论数据：爬取商品评论（文本、评分、时间戳等）。
  2. 数据清洗与存储
    • 使用Python（Pandas/NumPy）处理缺失值、重复值。
    • 通过PySpark分布式存储与处理大规模数据（HDFS/Hive）。
    • 构建用户-商品交互矩阵与评论文本库。

模块2：淘宝商品推荐系统（负责人：XXX）

  1. 推荐算法设计
    • 协同过滤：基于用户/物品相似度的矩阵分解（ALS算法）。
    • 内容推荐：提取商品特征（TF-IDF/Word2Vec）与用户偏好匹配。
    • 混合模型：结合协同过滤与内容推荐的加权策略。
    • 大模型增强：利用LLM生成推荐理由（如“根据您近期浏览的数码产品，推荐此款高性价比耳机”）。
  2. 实现工具
    • PySpark MLlib实现分布式ALS算法。
    • Python Scikit-learn/Surprise库构建内容推荐模型。
    • 调用大模型API（如OpenAI、阿里云通义千问）生成推荐解释。

模块3：商品评论情感分析（负责人：XXX）

  1. 情感分类任务
    • 传统方法：使用Python的TextBlob/SnowNLP进行基础情感极性判断。
    • 深度学习：基于PyTorch/TensorFlow构建BiLSTM+Attention模型。
    • 大模型应用：通过LLM（如ChatGPT、BERT）实现零样本/少样本情感分类。
  2. 细粒度分析
    • 提取评论中的关键词（如“质量差”“物流快”）与情感强度。
    • 关联商品属性（如价格、外观）与情感倾向，生成可视化报告。

模块4：系统集成与评估（负责人：XXX）

  1. 系统架构
    • 前端：Streamlit/Dash搭建交互界面，展示推荐结果与评论分析。
    • 后端：Flask/FastAPI构建API，连接PySpark集群与大模型服务。
    • 部署：Docker容器化部署，支持弹性扩展。
  2. 评估指标
    • 推荐系统：准确率（Precision）、召回率（Recall）、NDCG。
    • 情感分析：F1值、混淆矩阵、人工抽样验证。
    • 性能测试：PySpark处理速度、大模型响应延迟。

三、技术栈

类别工具/框架
编程语言Python 3.8+
大数据处理PySpark 3.0+, HDFS/Hive
机器学习Scikit-learn, Surprise, PyTorch
大语言模型OpenAI API, HuggingFace Transformers
可视化Matplotlib, Seaborn, ECharts
部署Docker, Flask/FastAPI

四、时间计划

阶段时间交付物
需求分析与数据采集第1-2周数据集、技术选型报告
推荐系统开发第3-5周推荐算法代码、初步评估结果
情感分析模块开发第6-7周情感分类模型、关键词提取结果
系统集成与测试第8-9周可运行系统、完整评估报告
优化与答辩准备第10周最终PPT、演示视频

五、预期成果

  1. 可扩展的淘宝商品推荐系统，支持千万级数据实时推荐。
  2. 高精度评论情感分析模型，准确率≥90%（测试集）。
  3. 结合大模型的推荐解释与情感分析报告生成功能。
  4. 完整技术文档与开源代码（GitHub托管）。

六、注意事项

  1. 遵守淘宝平台数据使用规范，避免爬虫封禁。
  2. 大模型调用需控制成本（如OpenAI API按量计费）。
  3. PySpark集群需提前配置好资源（如AWS EMR或本地Hadoop环境）。

负责人签字：________________
日期：________________

此任务书可根据实际项目需求调整技术细节与分工，建议配合甘特图细化时间管理。

运行截图

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