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基于Spark与DeepSeek的农产品智能系统

最新推荐文章于 2025-11-30 18:07:07 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-30 18:07:07 发布 · 507 阅读

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#hadoop #大数据 #课程设计 #python #spark #hive #毕业设计

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介绍资料

以下是一份关于《Spark+Hadoop+Hive+DeepSeek+Django农产品销量预测与推荐系统》的任务书模板，结合大数据处理、深度学习与Web开发技术，可根据实际需求调整内容：

任务书：基于Spark+Hadoop+Hive+DeepSeek+Django的农产品销量预测与推荐系统

一、项目背景与目标

背景
- 农产品市场受季节、气候、政策、消费者偏好等多因素影响，销量波动大，易造成供应链资源浪费或短缺。
- 传统预测方法依赖历史统计数据，难以捕捉动态特征（如突发舆情、价格突变）；推荐系统多基于简单规则，缺乏个性化。
- 大数据技术（Spark/Hadoop）可高效处理海量农产品的多源异构数据（销售、气象、舆情），深度学习模型（如DeepSeek）可挖掘复杂非线性关系，Django可快速构建用户交互平台。
目标
- 构建一个集成大数据处理、深度学习预测与个性化推荐的农产品智能系统，实现：
  - 销量预测：基于多维度数据（历史销量、天气、节假日、舆情），预测未来7-30天农产品销量，精度误差≤15%。
  - 智能推荐：根据用户历史购买行为、偏好及实时库存，生成个性化农产品推荐列表（如“高性价比蔬菜”“时令水果”）。
  - 可视化决策：通过Web界面展示预测结果、推荐榜单及供应链关键指标（如库存周转率）。

二、任务内容与要求

1. 系统架构与模块划分

(1) 数据采集与存储层（Hadoop+Hive）

任务：
- 数据源接入：采集多源数据，包括：
  - 农产品销售数据（电商平台、批发市场：订单量、价格、地域）。
  - 外部数据：天气数据（API接口）、节假日日历、社交媒体舆情（如微博农产品话题）。
- 数据存储：
  - 使用Hadoop HDFS存储原始数据（如CSV、JSON格式）。
  - 通过Hive构建数据仓库，定义表结构（如sales_fact、weather_dim），支持SQL查询。
要求：
- 数据采集支持增量更新（如每日同步前日销售数据）。
- Hive表设计需考虑查询效率（如分区表按日期/地域分区）。

(2) 数据处理与分析层（Spark）

任务：
- 数据清洗：使用Spark处理缺失值（如填充均值）、异常值（如销量为负数过滤）。
- 特征工程：
  - 提取时间特征（如季节、是否节假日）。
  - 构建舆情特征（如微博情感分析得分，调用NLP工具或预训练模型）。
  - 生成统计特征（如滑动窗口均值、同比/环比增长率）。
- 数据聚合：按农产品类别、地域、时间维度聚合数据，输出训练集与测试集。
要求：
- 使用Spark SQL或DataFrame API完成清洗与聚合，优化Shuffle操作。
- 输出特征数据格式：Parquet（压缩存储，节省空间）。

(3) 销量预测模型层（DeepSeek）

任务：
- 模型选型：基于DeepSeek（或替代方案如LSTM、XGBoost）构建时序预测模型，输入为多维度特征，输出未来销量。
- 模型训练：
  - 划分训练集（70%）、验证集（20%）、测试集（10%）。
  - 调参优化（如学习率、隐藏层维度），使用网格搜索或贝叶斯优化。
- 模型评估：
  - 评估指标：MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）、R²（决定系数）。
  - 对比基准模型（如线性回归、ARIMA），确保DeepSeek性能提升≥10%。
要求：
- 支持模型版本管理（如MLflow记录实验参数与结果）。
- 输出预测结果格式：CSV（含预测值、置信区间）。

(4) 推荐系统层（协同过滤+内容推荐）

任务：
- 用户画像构建：基于历史购买记录（如频次、品类偏好、价格敏感度）生成用户标签。
- 推荐算法：
  - 协同过滤：基于用户-商品交互矩阵（如购买次数），计算相似用户/商品，生成推荐列表。
  - 内容推荐：结合农产品属性（如产地、有机认证、保质期）与用户偏好，过滤不符合条件的商品。
  - 混合策略：加权融合两种推荐结果（如协同过滤权重70%，内容推荐30%）。
- 冷启动处理：对新用户推荐热门农产品或基于地域的时令商品。
要求：
- 推荐响应时间≤500ms（百万级商品库场景）。
- 支持实时更新推荐结果（如用户新购买行为触发重新计算）。

(5) Web应用层（Django）

任务：
- 前端展示：
  - 预测结果可视化：使用ECharts展示销量趋势图、地域分布热力图。
  - 推荐榜单：按品类展示Top10推荐农产品，支持按价格、评分排序。
  - 供应链看板：展示库存预警（如库存量<安全阈值高亮显示）。
- 后端服务：
  - 提供RESTful API（如/api/predict?product_id=123&date=2024-01-01）。
  - 用户管理：支持注册/登录，记录用户行为日志（用于推荐系统优化）。
要求：
- 使用Django REST Framework开发API，遵循RESTful规范。
- 前端采用Vue.js或React实现响应式布局，适配PC/移动端。

2. 技术要求

大数据组件：
- Hadoop 3.x（HDFS+YARN）、Hive 3.x、Spark 3.x（PySpark或Scala）。
深度学习框架：
- DeepSeek（或PyTorch/TensorFlow），支持GPU加速训练。
Web开发：
- Django 4.x + Django REST Framework，数据库选用MySQL或PostgreSQL。
- 前端库：ECharts 5.x、Axios（API调用）。
部署环境：
- 开发环境：Linux（Ubuntu 22.04）+ Docker（容器化部署Spark/Hive）。
- 生产环境：云服务器（如阿里云ECS）+ Kubernetes（可选，用于弹性扩展）。

三、任务分工与进度安排

阶段	时间	任务内容	负责人
需求分析	第1周	调研农产品供应链场景，明确功能需求（如预测周期、推荐策略）与技术选型。	全体成员
数据准备	第2-3周	完成数据采集工具开发（如爬虫脚本），搭建Hadoop集群，存储原始数据至HDFS。	数据组
数据处理	第4周	使用Spark清洗数据，构建特征工程，输出训练集至Hive表。	大数据组
模型开发	第5-6周	训练DeepSeek预测模型，优化参数，验证模型性能；开发推荐算法逻辑。	算法组
Web开发	第7-8周	开发Django后端API与前端页面，集成预测与推荐结果，实现基础交互功能。	开发组
系统集成	第9周	联调各模块（如Spark任务触发预测，Django调用模型API），优化接口性能。	测试组
测试与优化	第10周	功能测试（如预测准确率、推荐多样性）、压力测试（如并发1000请求），迭代优化。	测试组
部署上线	第11周	部署系统至生产环境，编写用户手册与技术文档，培训运维人员。	运维组

四、预期成果

系统原型：一个可运行的Web应用，支持农产品销量预测、个性化推荐与可视化决策。
数据资产：清洗后的农产品销售数据集（Hive表）、特征数据集（Parquet格式）。
模型文件：训练好的DeepSeek模型（如.h5或.pt格式）、推荐算法参数配置。
技术文档：系统架构图、API文档、部署指南、实验报告（含模型评估结果）。

五、验收标准

功能完整性：系统需覆盖数据采集、预测、推荐、可视化全流程，支持用户交互。
性能指标：
- 销量预测MAE≤15%（测试集）。
- 推荐系统点击率（CTR）≥20%（A/B测试对比随机推荐）。
- Web接口平均响应时间≤1秒（常规查询场景）。
代码规范：
- Spark代码符合PEP 8风格，Hive SQL优化（如避免全表扫描）。
- Django代码遵循DRY原则，API文档使用Swagger生成。