计算机毕业设计Hadoop+Spark+大模型动漫推荐系统动漫可视化动漫爬虫大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)-优快云博客

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！

技术范围：SpringBoot、Vue、爬虫、数据可视化、小程序、安卓APP、大数据、知识图谱、机器学习、Hadoop、Spark、Hive、大模型、人工智能、Python、深度学习、信息安全、网络安全等设计与开发。

主要内容：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码、文档辅导、LW文档降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。

🍅文末获取源码联系🍅

🍅文末获取源码联系🍅

🍅文末获取源码联系🍅

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

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

以下是一份关于《Hadoop+Spark+大模型动漫推荐系统》的任务书模板，结合分布式计算与大语言模型（LLM）技术，适用于动漫内容推荐场景：

任务书：基于Hadoop+Spark+大模型的动漫推荐系统开发

一、项目背景与目标

动漫平台用户需求日益多样化，传统推荐算法（如基于标签的协同过滤）难以捕捉用户深层兴趣。本项目结合Hadoop（分布式存储）、Spark（分布式计算）与大语言模型（LLM，如BERT、LLaMA、ChatGLM），构建一套智能动漫推荐系统，实现以下目标：

通过多模态数据（动漫剧情文本、角色对话、用户评论、标签、观看行为）挖掘用户兴趣。
利用大模型实现语义理解（如推荐“治愈系校园恋爱番”），提升推荐精准度。
支持高并发实时推荐，满足千万级用户访问需求。

二、任务内容与分工

1. 系统架构与数据层设计

任务描述：
- 设计分布式架构，划分模块：数据采集层、存储层（Hadoop HDFS）、计算层（Spark）、模型服务层（LLM API）、应用层（Web/移动端）。
- 使用Hadoop HDFS存储原始数据（动漫元数据、用户日志、评论文本），Hive构建数据仓库，定义表结构（如动漫ID、标题、类型、集数、用户ID、观看时长、评分等）。
- 配置Spark集群，优化资源调度（YARN参数调优）。
负责人：系统架构组
交付物：架构设计图、数据仓库表设计文档、集群部署文档。

2. 多模态数据采集与预处理

任务描述：
- 数据采集：
  - 结构化数据：动漫元数据（类型、制作公司、声优）、用户行为日志（播放、收藏、评分）。
  - 非结构化数据：动漫剧情文本、角色对话、用户评论、弹幕。
- 数据清洗：
  - 使用Spark去除重复数据、填充缺失值、过滤低质量评论（如广告、无意义文本）。
- 特征工程：
  - 文本特征：通过BERT/Word2Vec生成动漫剧情、评论的语义向量。
  - 行为特征：统计用户观看时长、偏好类型（如热血、治愈）、观看时段。
负责人：数据工程组
交付物：清洗后的数据集、特征向量表、特征工程代码。

3. 大模型集成与微调

任务描述：
- 模型选择：
  - 开源模型：LLaMA-2、ChatGLM（用于语义理解与推荐解释生成）。
  - 商业API：OpenAI GPT-4（可选，用于复杂查询解析）。
- 微调任务：
  - 语义理解：训练模型理解用户查询意图（如“推荐类似《鬼灭之刃》的热血番”）。
  - 情感分析：根据评论情感倾向（积极/消极）调整推荐权重。
  - 多模态融合：结合文本特征（剧情）与行为特征（观看历史）生成推荐。
- 模型服务化：
  - 使用FastAPI封装微调后的模型，提供RESTful API（如/recommend?user_id=123&query=恋爱番）。
负责人：算法开发组
交付物：微调后的模型权重、API服务代码、模型评估报告。

4. 分布式推荐引擎开发

任务描述：
- 混合推荐策略：
  - 基于内容的推荐：利用大模型提取动漫语义特征（如主题、情绪），匹配用户偏好。
  - 协同过滤：通过Spark MLlib实现用户-动漫相似度计算（如ALS算法）。
  - 实时推荐：使用Spark Streaming处理用户实时行为（如刚看完一集后推荐下一部），结合Redis缓存热门动漫。
- 排序优化：
  - 加权评分：综合用户评分、观看时长、收藏次数。
  - 多样性控制：避免推荐结果过度集中于单一类型。
负责人：推荐算法组
交付物：推荐引擎代码、排序算法文档、AB测试报告。

5. Web应用与交互开发

任务描述：
- 前端功能：
  - 动漫搜索框（支持文本/语音输入，如“推荐治愈系动漫”）。
  - 推荐结果展示（列表/卡片形式，含封面、简介、评分、相似动漫推荐）。
  - 用户个人主页（观看历史、偏好设置、收藏列表）。
- 后端接口：
  - 使用Django/Flask开发RESTful API，调用Spark推荐引擎与大模型服务。
- 交互优化：
  - 生成推荐解释（如“根据您喜欢的《进击的巨人》，推荐此番因其相似的热血剧情”）。
负责人：前后端开发组
交付物：前后端代码、UI设计稿、交互流程图。

6. 系统测试与部署

任务描述：
- 功能测试：验证推荐准确性、接口稳定性、多模态交互流畅性。
- 性能测试：
  - 模拟10万级并发用户，测试系统吞吐量（QPS≥1000）。
  - 优化Spark任务执行时间（如减少Shuffle操作）。
- 部署方案：
  - 使用Docker容器化Spark计算任务与大模型服务。
  - 部署至云服务器（如AWS EMR、阿里云MaxCompute）。
负责人：测试与运维组
交付物：测试报告、部署文档、监控脚本。

三、技术路线

存储层：Hadoop HDFS + Hive（数据仓库）。
计算层：Spark Core + Spark SQL + Spark MLlib + Spark Streaming。
模型服务层：FastAPI封装LLM，支持GPU加速。
应用层：React/Vue（前端） + Django/Flask（后端） + Redis（缓存）。
部署层：Docker + Kubernetes（可选） + Nginx（负载均衡）。

四、时间计划

阶段	时间	任务内容
1	第1-2周	需求分析、架构设计、环境搭建
2	第3-4周	数据采集与预处理、Hive数据仓库构建
3	第5-6周	大模型微调与API封装、推荐引擎开发
4	第7-8周	Web应用开发与多模态交互集成
5	第9-10周	系统测试、性能优化
6	第11-12周	部署上线、用户反馈迭代

五、预期成果

完成可运行的动漫推荐系统，支持文本/语音交互与推荐解释生成。
推荐准确率较传统算法提升15%以上（通过离线评估与AB测试验证）。
系统响应时间≤300ms（90%请求），支持万级日活用户。
提交技术文档（架构、代码注释、用户手册）、开源部分代码（如推荐引擎）。

六、资源需求

硬件：服务器集群（至少5台，16核CPU、64GB内存、GPU显卡）、云服务资源。
软件：Hadoop 3.x、Spark 3.x、Python 3.10+、LLM模型（如LLaMA-2-7B）、PostgreSQL、Redis。
数据：公开动漫数据集（如Bangumi、MyAnimeList）、模拟用户行为数据。

七、风险评估与应对

风险	应对措施
大模型推理延迟高	优化模型量化（如FP16）、启用缓存机制
数据倾斜导致Spark任务失败	调整分区策略（如`repartition`）、采样均衡数据
冷启动问题（新用户/新动漫）	结合热门推荐与基于内容的推荐

负责人签字：________________
日期：________________

此任务书可根据实际需求调整，例如增加社交功能（用户关注、动漫评分互动）或商业化模块（广告推荐）。

运行截图

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！

为什么选择我

博主是优快云毕设辅导博客第一人兼开派祖师爷、博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是优快云特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。

🍅✌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！🍅✌